这里使用GradCAM++方法进行可视化。注意pytorch_grad_cam.GradCAMPlusPlus中要输入步骤(3)中定义的traget_layers,用于指定要可视化的feature map。 # 实例化cam,得到指定feature map的可视化数据cam=pytorch_grad_cam.GradCAMPlusPlus(model=resnet18,target_layers=traget_layers,use_cuda=False)grayscale_cam=cam(net...
在Pytorch中，我们可以使用钩子 (hook) 技术，在网络中注册前向钩子和反向钩子。前向钩子用于记录目标层的输出特征图，反向钩子用于记录目标层的梯度。在本篇文章中，我们将详细介绍如何在Pytorch中实现Grad-CAM。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...
前向钩子接受该层的输入和该层的输出作为参数。对于输出张量,我们使用register_hook方法注册一个钩子。这个方法注册一个向后挂钩到一个张量,并且每次计算梯度时调用这个张量。它的输入参数是相对于输出张量的梯度。 以下是声明模型实例 gcmodel = GradCamModel().to(‘cuda:0’) 1. 读取图片 img = imread(‘/co...
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...
C张feature map在全连接层分类的权重肯定不同,利用反向传播求出每张特征图的权重。注意Grad-cam这里的权重是指梯度的均值,反向传播回来得到的梯度刚开始也是H×W×C(也就是特征图尺寸),然后对每一个通道的H*W求均值,最后得到(C,)的梯度,也就是每张特征图的权重。
Deep Learning With Python一书中描述了VGG16网络的类激活映射的实现,使用Keras实现了算法。本文将使用PyTorch重新实现CAM算法。 Grad-CAM 该算法本身来源于这个论文。这是对计算机视觉分析工具的一个很好的补充。它为我们提供了一种方法来研究图像的哪些特定部分影响(influenced)了整个模型对特定指定标签的决策。它在分析...
通过实现Grad-CAM学习module中的forward_hook和backward_hook函数 """importcv2importosimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision.transformsastransformsfromgrad_camimportShowGradCamclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__...
在Pytorch中，利用hook技术实现Grad-CAM的关键步骤包括：选择最后一个卷积层，设置前向和后向钩子函数，获取层的激活和梯度，以及计算Grad-CAM的加权和。通过整合原始图像和生成的热图，我们可以直观地看到模型关注的重点区域。通过一个实际例子，如使用预训练的肺炎分类器，Grad-CAM能准确地定位模型关注的...
使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图王炸撒编辑于 2023年06月09日 17:16 不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。