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...
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
if args.method == 'gradcam': saliency_method =YOLOV5GradCAM(model=model, layer_name=args.target_layer, img_size=input_size) 3.调用模型进行处理 调用saliency_method,saliency_method的返回值如下,saliency_method的详细介绍参见gradcam.py的介绍: 参数 saliency_maps:热力图 logits:回归框中每一个类的置...
@torch.no_grad() def run( weights=ROOT / 'yolov5s.pt', # model.pt path(s) source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path. imgsz=(640, 640), # Inference size (height, width). ...
综上所述,本研究旨在融合上下文扩展和特征细化网络CAM,改进YOLOv5算法,以提高地铁屏幕异常状态预警系统的准确性和实时性。通过该研究,我们可以为地铁运行的安全性和效率提供支持,为深度学习技术在实际应用中的推广和应用提供参考。 2.图片演示 在这里插入图片描述 ...
from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image, scale_cam_image from PIL import Image COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(80, 3)) def parse_detections(results): detections = results.pandas().xyxy[0] detections = detections.to_dict() ...
缺陷检测轮对踏面YOLO-v5残差注意力双向特征金字塔为实现快速准确地检测轮对踏面缺陷,针对轮对踏面噪声干扰大,传统检测算法特征融合不充分的问题,提出一种基于残差注意力的YOLO-v5列车轮对踏面缺陷快速检测方法.首先,针对噪声干扰大的问题,设计了一个残差注意力降噪模块,以有效提升模型检测准确率,并使用Grad-CAM类激活映...
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...
model.model.half()ifhalfelsemodel.model.float()# Dataloaderifwebcam: view_img = check_imshow() cudnn.benchmark =True# set True to speed up constant image size inferencedataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt) ...
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...