可视化结果如下: 完整代码如下: importnumpyasnpimportcv2importtorchvision.modelsasmodelsimporttorchvision.transformsastransformsimportpytorch_grad_camfrompytorch_grad_cam.utils.imageimportshow_cam_on_image# 1.定义模型结构,选取要可视化的层resnet18=models.resnet18(pretrained=True)resnet18.eval()traget_layers...
通过计算加权特征图的全局平均值，可以得到一个单一的热图，该热图表明图像中对模型预测最重要的区域。这就是Grad-CAM，它提供了模型决策过程的可视化解释，可以帮助我们解释和调试模型的行为。但是这个图能代表什么呢？我们将他与图片进行整合就能更加清晰的可视化了。结合原始图像和热图 下面的代码将原始图像和我们生成...
Grad-CAM是一种用于解释神经网络决策的可视化技术,它通过计算梯度信息来定位模型关注的重要区域。在PyTorch中实现Grad-CAM的过程相对简单,我们只需要在训练过程中记录梯度信息即可。具体实现可以参考PyTorch的官方文档和示例代码。通过Grad-CAM的可视化结果,我们可以直观地了解模型关注的区域和决策的依据,从而更好地理解和改...
Grad-CAM 的基本思想是,在神经网络中,最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大,因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算每个通道的权重。这些权重可以用来加权特征图,生成一个 Class Activation Map (CAM),其中每个像素都代表了该像素区域对于分类结果的重要性。 相比于传统的 CAM 方...
加载并查看预训练的模型 为了演示Grad-CAM的实现,我将使用来自Kaggle的胸部x射线数据集和我制作的一个预训练分类器,该分类器能够将x射线分类为是否患有肺炎。 model\_path \= "your/model/path/" \# instantiate your model model \= XRayClassifier\(\) ...
01加载并查看预训练的模型 为了演示Grad-CAM的实现,我将使用来自Kaggle的胸部x射线数据集和我制作的一个预训练分类器,该分类器能够将x射线分类为是否患有肺炎。 代码语言:javascript 复制 model\_path \="your/model/path/"\# instantiate your model
除了期望的类别(虎),所有类别的梯度都设置为零,该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图,我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位( 蓝色热图)它表示模型在做出特定决策时必须查看的位置。 最后,我们将热图与反向传播逐点相乘,以获得高分辨率和特定于概念的引导式 Grad-CAM 可视化。
Grad-CAM能准确显示出医生为确定是否患有肺炎而必须检查的胸部x光片区域。也就是说我们的模型的确学到了一些东西(红色区域再肺部附近) 删除钩子 要从模型中删除钩子,只需要在返回句柄中调用remove()方法。 backward\_hook.remove\(\) forward\_hook.remove\(\) 总结 这篇文章可以帮助你理清Grad-CAM 是如何工作的...
PyTorch 实现 GradCAM Grad-CAM 概述:给定图像和感兴趣的类别作为输入,我们通过模型的 CNN 部分前向传播图像,然后通过特定于任务的计算获得该类别的原始分数。除了期望的类别(虎),所有类别的梯度都设置为零,该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图,我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位( 蓝色热图...
Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现 简介:Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域,从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。 Grad-CAM 的基本思想是,在神经网络中,最后一个卷积层的输出特征图对于...