在上面的代码中,我们首先加载了YOLOv8模型和YOLOv8-Grad-CAM插件。然后,我们读取了一张测试图像,并使用YOLOv8模型进行预测。最后,我们调用generate_heatmap函数生成热力图,并使用OpenCV库显示热力图。 YOLOv8-Grad-CAM插件的优点在于它不需要对YOLOv8的源码做任何修改,可以即插即用。此外,它还提供了丰富的配置选项,...
因此,在使用YOLOV8-gradcam时,我们仍需要保持警惕,并意识到其局限性。总的来说,YOLOV8-gradcam为我们提供了一种强大的工具,使我们能够深入了解目标检测模型的决策过程。它的即插即用特性使得它在实践中非常方便,无需对源码进行任何修改。通过使用YOLOV8-gradcam,我们可以更好地理解模型的预测依据,从而改进模型的性...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可以直观展示图像中哪些区域对物体类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CAM(类激活图)相比,这种方法不需要对模型进行改动就可以生成热力图(heatmap),...
yolo-cam.py 在主文件yolo.py的基础上修改为yolo-cam.py step1:注释掉Head部分输出的三层解码操作 step2:注释掉非极大值抑制操作 【注:step1、step2的目的是为了直接获取网络的输出,即:outputs =http://self.net(images)】 step3:添加show_CAM函数 step4:调用 #* 参考:https://github.com/IDayday/YOLOv4_...
5 Grad-CAM可视化 为了进一步说明所提出的DeBiFormer识别重要区域注意力的能力,我们使用Grad-CAM [36]可视化了BiFormer-Base和DeBiFormer-Base最关注的区域。如图4所示,通过使用DBRA模块,我们的DeBiFormer-Base模型在定位目标对象方面表现更好,其中更多的区域被关注到。此外,我们的模型降低了在不必要区域的注意力,并更加...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可直观展示图像
性能飞跃:PoolFormer的引入显著提升了YoloV9的检测精度,特别是在复杂场景和密集目标的情况下,展现出了更为优异的性能。 高效节能:在保证精度的同时,改进后的模型计算复杂度更低,运行效率更高,适用于对计算资源有严格要求的场景。 易于部署:轻量级的设计使得改进后的YoloV9更加便于在边缘设备和移动端等硬件上部署,拓...
yolov5-grad-cam A simple implementation of Grad-cam for YOLO-v5. To be simpler, You can just copy PlotCAM.py into your project and run it Please give a ⭐ if this functionality benefits your research and projects. Installation pip install -r requirements.txt Infer python main.py --mo...
我们使用Grad-CAM[48]来可视化在ImageNet-1K上训练的不同模型的结果。我们发现,虽然ResMLP[52]也激活了一些不相关的部分,但所有模型都能定位到语义对象。在图中,DeiT[53]和ResMLP[52]的激活部分更为分散,而RSB-ResNet[24,59]和PoolFormer的激活部分更为集中。
学习Grad-CAM热力图可视化原理;掌握YOLOv5上的Grad-CAM热力图可视化方法 课程简介: PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CA...