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...
尽管早期阶段的替换带来的增益逐渐减少,但我们最终确定了一个版本——DeBiFormer,其中所有阶段都使用可变形双级路由注意力,以保持简洁性。 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DBR...
YOLOv8 Grad-CAM 可视化工具 本工具基于YOLOv8模型,结合Grad-CAM技术实现目标检测的可视化分析,支持图像、视频和实时摄像头处理。 功能特性 支持多种Grad-CAM方法 实时摄像头处理 视频文件处理 图像文件处理 调用简单 环境要求 Python 3.8+ 需要电脑带有nvidia显卡,且有cuda环境支持 安装步骤 克隆仓库 AI检测代码解析 g...
尽管早期阶段的替换带来的增益逐渐减少,但我们最终确定了一个版本——DeBiFormer,其中所有阶段都使用可变形双级路由注意力,以保持简洁性。 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DBR...
图13展示了YOLOv8n原始结构的C2f特征提取模块和改进后的C2F-EMBC 特征提取模块在障碍物检测中的Grad-CAM对比图。从图中可以看到,原始网络结构对障碍物中心区域和边缘区域的关注度相对较低。相较而言,改进后的C2F-EM-BC结构对各种障碍物的敏感程度整体高于原模型,尤其在障碍物中心区域的热度显著提升。结合二者的mA...
YOLOv8-Grad-CAM插件的使用非常简单,只需在YOLOv8的预测代码中加入几行代码即可。首先,你需要安装YOLOv8-Grad-CAM插件,可以通过pip命令进行安装: pip install yolov8-gradcam 然后,在YOLOv8的预测代码中引入YOLOv8-Grad-CAM插件,并在预测完成后调用generate_heatmap函数生成热力图。下面是一个简单的示例代码: import...
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install grad-cam -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 完整源码 新建一个YOLOv8HeatMap.py文件,写入如下代码。然后放入YOLOv8源码中,如下图所示: import warningswarnings.filterwarnings('ignore')warnings.simplefilter('ignor...
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。
classDFL(nn.Module):# Integral module of Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Lossdef__init__(self, c1=16):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1,1,1, bias=False).requires_grad_(False)x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)self.conv.weight.data[:] ...
classDFL(nn.Module):# Integral module of Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Lossdef__init__(self, c1=16):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1,1,1, bias=False).requires_grad_(False)x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)self.conv.weight.data[:] ...