YOLOv8-Grad-CAM插件的使用非常简单,只需在YOLOv8的预测代码中加入几行代码即可。首先,你需要安装YOLOv8-Grad-CAM插件,可以通过pip命令进行安装: pip install yolov8-gradcam 然后,在YOLOv8的预测代码中引入YOLOv8-Grad-CAM插件,并在预测完成后调用generate_heatmap函数生成热力图。下面是一个
安装YOLOV8-gradcam库:你可以通过pip安装或者从GitHub上克隆源代码。 加载你的YOLOv8模型和相关数据。 在训练或推理阶段,将YOLOV8-gradcam模块集成到你的模型中。这通常涉及到在模型的最后一层卷积层之前插入一个Grad-CAM模块。 在推理后,你可以使用YOLOV8-gradcam提供的函数来生成热力图。这些热力图将显示模型对于...
不需要对源码作任何修改的yolov8热力图可视化。支持类别和box的反向传播求梯度!不需要对源码做任何修改,直接下载即插即用! github地址:https://github.com/z1069614715/objectdetection_script/tree/master/yolo-gradcam 博客地址:https://blog.csdn.net/qq_37706472/article/details/128714604?spm=1001.2014.3001.5501 ...