Grad-Cam实现流程(pytorch)_gradcam实现

最新推荐文章于 2025-04-03 11:27:48 发布
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文章标签： pytorch 人工智能 python
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最近感觉类激活图可视化是一件很有趣的事情。
CAM（传送门：CAM实现的流程(pytorch)）由于对网络结构有定性要求，所以在可视化一些有多个全连接层的网络时，表现不太友好，于是出现了Grad-CAM。

文章目录
算法思路

引用的博主 G5Lorenzo 一句话

Grad-CAM根据输出向量，进行backward，求取特征图的梯度，得到每个特征图上每个像素点对应的梯度，也就是特征图对应的梯度图，然后再对每个梯度图求平均，这个平均值就对应于每个特征图的权重，然后再将权重与特征图进行加权求和，最后经过relu激活函数就可以得到最终的类激活图

实现过程

先准备图片、标签以及模型
类别标签下载方法：

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2501_90229053
关注
grad-cam-implementation:卷积神经网络Grad CAM算法的实现
03-30
类激活图 通过可视化对于这些模型的预测（或视觉解释）“重要”的输入区域，可以使基于卷积神经网络（CNN）的模型更加透明的技术。 使用VinBigData图像和Inception架构的示例
Grad-CAM.pytorch:pytorch实现Grad-CAM和Grad-CAM++,可以可视化任意分类网络的Class Activation Map (CAM)图,包括自定义的网络;同时也实现了目标检测faster r-cnn和retinanet两个网络的CAM图;欢迎试用、关注并反馈问题..
05-11
Grad-CAM.pytorch ​ pytorch 实现 和 3.1 3.3 5.1 5.2 5.3 5.4 6.1 6.2 6.3 6.4 7.1 7.2 7.3 7.4 Grad-CAM整体架构 Grad-CAM++与Grad-CAM的异同 依赖 python 3.6.x pytoch 1.0.1+ torchvision 0.2.2 opencv-python matplotlib scikit-image numpy 使用方法 python main.py --image-path examples/pic1.jpg \ --network densenet121 \ --weight-path /opt/pretrained_model/densenet121-a639ec97.p
关于使用pytorch_grad_cam在可视化热力图时，自己的笔记
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ws785136202的博客
04-03 1221
cam_map = cam(input_tensor=input_tensor, targets=targets, aug_smooth=True, eigen_smooth=True)[0] # 加平滑。target_layers = [model.basic_block1[-1]],这个目标层对应的所有输出是outputs[0]，而测试过程中，最好的结果是outputs[0][4]。# targets = [ClassifierOutputTarget(14)] # 要分析的类别。
使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图
weixin_42396719的博客
12-08 4042
就直接从官方的torch vision这个库当中导入一些我们常用的model。比如说我这里的例子是采用的mobile net v3 large这个模型。它就会自动的去下载torch官方在imagenet上预训练好的模型权重。我们这里采用的模型呢是在image net 1k上预训练好的模型。接着这里的target layers也要根据你自己的模型去设置。首先呢我们这里需要指定一下我们的target layers。紧接着呢我们还需要去指定一下我们所感兴趣的这个类别。
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图片预处理函数# 图片预处理])return img1.之后读取图片会使用opencv读取，读取的颜色通道为BGR，为了适应模型，需要将颜色通道转回为RGB。2.由于更改通道后，数组变为不连续，所以需要使用将img转为连续数组，否则无法转为tensor。3.增加第一维的batch通道，使得图片能够输入网络定义获取梯度和特征图的函数# 定义获取梯度的函数# 定义获取特征图的函数定义计算grad-cam并显示的函数# 计算grad-cam并可视化。
pytorch-grad-cam：Grad-CAM的PyTorch实现
02-05
在Pytorch中实现Grad-CAM 是什么使网络认为图像标签是“ pug，pug-dog”和“ tabby，虎斑猫”： 将Grad-CAM与引导反向传播相结合的“ pug，pug-dog”类别： 梯度类激活图是用于深度学习网络的可视化技术。 参见论文： : 论文作者的火炬实现： : 我的Keras实现： : 这使用了来自torchvision的Resnet50。 首次使用时将被下载。 可以修改该代码以与任何模型一起使用。 用法： python gradcam.py --image-path <path> 要与CUDA一起使用： python gra
PyTorch 实现 GradCAM
deephub
08-01 5809
Grad-CAM 概述：给定图像和感兴趣的类别作为输入，我们通过模型的 CNN 部分前向传播图像，然后通过特定于任务的计算获得该类别的原始分数。 除了期望的类别（虎），所有类别的梯度都设置为零，该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图，我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位（ 蓝色热图）它表示模型在做出特定决策时必须查看的位置。 最后，我们将热图与反向传播逐点相乘，以获得高分辨率和特定于概念的引导式 Grad-CAM 可视化。 在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中绘制 Gr.
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Grad-CAM的Pytorch实现。Pytorch implementation of Grad-CAM Pytorch 中的 Grad-CAM 实现是什么让网络认为图像标签是“哈巴狗，哈巴狗”和“虎斑猫，虎斑猫”：将 Grad-CAM 与... 与 CUDA 一起使用： python gradcam
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在提供的"pytorch-grad-cam-master.zip"文件中，包含了实现Grad-CAM的PyTorch代码。这个项目可能包含了一个简单的图像分类网络，以及使用Grad-CAM可视化功能的脚本。通过运行这些代码，你可以观察到模型在处理不同...
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Pytorch中的Grad-CAM实现使网络认为图像标签是“ pug，pug-dog”和“ tabby，虎斑猫”的原因：针对“ pug，pug-dog”类将Grad-CAM与引导反向传播结合起来：Gra Grad -Pytorch中的-CAM实施使网络认为图像标签是“ pug，pug-dog”和“ tabby，虎斑猫”的原因：针对“ pug，pug-dog”类，将Grad-CAM与导向反向传播结合在一起：激活梯度类地图是用于深度学习网络的可视化技术。 参见论文：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf论文作者进行火炬实施：https://github.com/ramprs/grad-cam我的Keras实施：https://github.com/jacobgil / keras-grad-cam这
pytorch_CAM实现
01-10
代码为Learning Deep Features for Discriminative Localization的复现，并有详细的代码注释，以便读者进行学习。
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gitblog_00738的博客
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因为有一个分类模型始终得不到比较好的结果，所以查阅资料发现可以使用类激活图（CAM）的方式来看看模型究竟学到了什么，是不是重点关注我们希望的区域，所以特此记录一下学习过程。 简介 CAM全称是Class Activation Map，即类激活图。可以理解为模型某次预测中，对哪个区域的响应最大，可以说这个区域很大程度上决定了模型这次预测结果。以猫狗大战为例，如下面这张图 一个任意的分类网络，输入一个既包含着一只狗，又包含着一只猫的猫狗合影图片，它会输出一个2维度的概率向量，分别对应着图片分类为猫和图片分类
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如有错误，恳请指出。 文章目录1. grad-cam的简单实现2. grad-cam的效果展示 1. grad-cam的简单实现 grad-cam通过对类别c最后的预测值yc进行方向传播，得到回传的特征层A的梯度信息A‘，此时A’其实就是yc对A所求得的偏导。我们认为，梯度信息比较大的部分其对于当前的这个类别信息是比较重要的，所以在grad-cam中，对于梯度信息A‘会在通道上进行一个平均处理，这样就可以得到每个channel上的一个重要程度，然后再与每个channels进行相乘，也就是进行一个简单的.
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