Language:Python Sort:Most stars Class activation maps for your PyTorch models (CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++, Smooth Grad-CAM++, Score-CAM, SS-CAM, IS-CAM, XGrad-CAM, Layer-CAM) pythondeep-learninggrad-camcnnpytorchsaliency-mapinterpretabilitysmoothgradinterpretable-deep-learninggradcamactivation-maps...
pythondeep-learninggrad-camcnnpytorchsaliency-mapinterpretabilitysmoothgradinterpretable-deep-learninggradcamactivation-mapsclass-activation-mapgradcam-plus-plusscore-cam UpdatedOct 18, 2024 Python landskape-ai/triplet-attention Star405 Code Issues Pull requests ...
代码: https://github.com/ramprs/grad-cam/Lua,Torch https://www.bilibili.com/video/BV1e3411j7x7/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=6292df769fba3b00eb2ff1859b99d79e https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image...
可以根据按照代码教程:https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset,用pytorch训练自己的图像分类模型,基于torch-cam实现各个类别、单张图像、视频文件、摄像头实时画面的CAM可视化 Grad-CAM官方代码:https://github.com/ramprs/grad-cam
GradCAM及其他代码实现:https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam 1. CAM (Class Activation Maps) 论文:Learning Deep Features for Discriminative Localization 类激活图(CAM)由在CNN 中使用全局平均池化(global average pooling, GAP)生成。 GAP 是在Network In Network中提出的,是一种池化操作,旨在替换经典...
GitHub - jacobgil/pytorch-grad-cam: Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNN...
官方开源代码:https://github.com/ramprs/grad-cam/ Youtube演示:http://youtu.be/COjUB9Izk6E 本文作于2020年10月28号。 1. 要解决的问题 为了更好地理解CNN,对其在视觉上进行可视化解释,更好地对模型进行决策,于是提出了Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM),在没有attention的情况下,也...
https://github.com/frgfm/torch-cam Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks Abstract 在过去的十年中,卷积神经网络(CNN)模型在解决复杂的视觉问题方面取得了巨大的成功。然而,考虑到缺乏对其内部功能的理解,这些深层模型被视为“黑盒”方法。最近,人们对开发可解释的深度学习模型产...
https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam 以下为转载部分: 1、原理 首先简单提下CAM,CAM原理如下图所示,其实就是将某层的激活图按权重进行加权和。我们关注两点: 1)激活图,即某层的特征图。2)权重对应每层的重要程度。实际上在我所知的各种变形CAM方法中,都是基于激活图和权重值的加权和原理,只不过不...
https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam/blob/master/tutorials/vision_transformers.md 最后代码修改: 0.使用debug调试 使用下游任务的时候,本地环境内存不够,所以使用debug模式,配置launch.json后,进行调试/开发 1.更改中间数据处理形式,保留对应信息 ...