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...
此外,通过可视化检查GradCAM和GradCAM++结果,提供了对三元组注意力性能的深入见解。本文方法的实证评估支持了在计算注意力权重时捕捉跨维度依赖关系的重要性的直觉。相关代码可以在https://github.com/LandskapeAI/triplet-attention上公开访问。 三元注意力机制
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 git clone code cd yolov8-gradcam 1. 2. 创建虚拟环境(推荐) AI检测代码解析 conda create -n yolov8-gradcam python=3.8 ...
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...
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...
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。
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...
bash pip install timm==0.9.8 thop efficientnet_pytorch==0.7.1 einops grad-cam==1.4.8 dill==0.3.6 albumentations==1.3.1 pytorch_wavelets==1.3.0安装ultralyticsbash pip install ultralytics测试测试yolo命令推理目前YOLO可在不依赖Python环境的情况下,终端使用yolo单行命令实现全部功能,详见:https://...
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[:] ...