使用grad-cam,我们可以可视化模型中哪些区域对最终输出贡献最大,从而帮助我们更好地理解模型的工作原理,并为优化模型提供依据。 1.安装grad-cam工具包:首先,您需要安装grad-cam工具包,以便能够使用其中的grad-cam功能。您可以通过访问grad-cam官方网站或使用包管理器(如pip)来安装。 2.导入模型和数据:使用适当的...
使用代码 首先,import 进来 pytorch_grad_cam 工具和一些必要的包,再 load 进来我们要分析的 ViT 模型,这里使用 DeiT_Tiny 作为示例: importcv2importnumpyasnpimporttorchfrompytorch_grad_camimportGradCAM,\ScoreCAM,\GradCAMPlusPlus,\AblationCAM,\XGradCAM,\EigenCAM,\EigenGradCAM,\LayerCAM,\FullGradfrompyt...
在使用 Grad-CAM 分析网络预测之前,请使用预训练网络对测试图像进行分段。 加载测试图像并调整其大小以匹配网络所需的大小。使用该函数预测图像的像素标签。将分割结果叠加在原始图像上并显示结果。 该网络确实对某些区域进行了错误分类,例如,轮胎附近的道路被错误地分类为汽车。接下来,您将使用 Grad-CAM 探索网络预测...
因为我测试网络的support原型和quary原型是来自同一个Module继承类的返回值,所以注册的时候需要使用register_full_backward_hook来接受两个返回值。 如果来自不同的模块的support原型和quary原型,可以各自用其对应的模块使用register_backward_hook绑定一个函数,函数的内容就是存储对应模块hook的返回值——特征图或梯度图。
总结:Grad-CAM是一种CAM的变式,使用回传的梯度作为权对特征图的每个通道进行加权求和。 附Grad-CAM的论文出处: https://arxiv.org/abs/1610.02391 附Grad-CAM的实现代码(里面有好多各种各样的CAM): https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam
使用GradCam解密卷积神经网络 实现过程 结论 概述 卷积神经网络(CNNs)和其他深度学习网络在各种计算机视觉任务中实现了前所未有的突破,从图像分类到目标检测、语义分割、图像字幕,以及最近的视觉问题回答。虽然这些网络具有优越的性能,但它们缺乏可分解为直观和可理解的组件的能力,因此很难解释它们。因此...
具体步骤包括导入Pytorch_grad_cam工具和必要的包，加载ViT模型，定义将输出层转换为二维张量的函数，选择目标层，准备输入图像并转换为适合ViT格式，调用Grad-CAM对象的forward方法，传入输入张量和预测类别。在使用Pytorch-Grad-CAM库时，可以尝试不同方法和参数，观察热力图聚焦区域的变化。实例显示，ViT主要...
对于这张风筝的图像,CAM显示它关注的是除了风筝之外的所有东西(也就是天空),但是使用gradcam则看到到模型关注的是风筝,而gradcam ++通过增加重要的突出空间进一步加强了这一点。这里需要注意的是,模型错误地将其分类为降落伞,但风筝类紧随其后。也就是说,其实CAM更好的捕捉到了错误的原因。
Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization Abstract 我们提出了⼀种技术，⽤于为基于卷积神经⽹络(CNN)的⼤型模型的决策⽣成“可视化解释”，使它们更加透明和可解释。我们的⽅法——Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM),使⽤流⼊最后卷积层的...