提升深度卷积网络可解释性Grad-CAM++(2): Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks

提升深度卷积网络视觉解释：Grad-CAM++的改进与应用
最新推荐文章于 2025-09-16 07:06:13 发布
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作者： 19届 lz

论文：《Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks》



Pre-knowledge

Pre-knowledge

针对现有方法的不足 Grad-CAM++的改进

如果对象不存在则输出 0，如果存在则输出 1。
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通过显式编码权重 wckas 的结构来重新制定 Eqn 3
Grad-CAM++的主要的改动是在对应分类的特征映射的权重表示中加入了relu函数和权重梯度 阿尔法 ：
在这里插入图片描述
最终结果
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下面是CAM、Grad-CAM、GradCAM++ 这三种方法的概述及其各自的计算表达式。
在这里插入图片描述

待更新

提升深度卷积网络可解释性Grad-CAM++(1): Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks
appleclub666的博客
04-26 1453
作者： 19届 lz 论文：《Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks》
论文Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
rosefun96的博客
03-10 9040
Grad-CAM: Why did you say that? Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 1. 简介 Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM),卷积神经网络可视化的工具 参考： Grad-CAM: Why d...
Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks 论文阅读笔记
qq_42310545的博客
08-14 1370
本文针对Grad-CAM中出现的问题，例如当图像中存在多个目标或单个物体存在多个部分时，显著图无法将其全部标注、显著图无法完整地捕获整个对象的结构。面对上述问题，本文在CAM和Grad-CAM的基础上提出一个全新的可解释性算法Grad-CAM++，下面将对Grad-CAM++算法进行详细介绍。
告别黑箱！用Grad-CAM++可视化EfficientNet-PyTorch的注意力机制
最新发布
gitblog_00795的博客
09-16 293
你是否曾好奇：当EfficientNet识别一张图片时，它究竟在“看”哪里？作为计算机视觉模型的“眼睛”，注意力机制（Attention Mechanism）决定了模型关注图像的哪些区域。本文将带你从零实现Grad-CAM++算法，用热力图直观展示EfficientNet的决策过程，彻底揭开深度学习模型的黑箱面纱。 ## 为什么需要注意力可视化？ 在工业质检场景中，当模型判断一个零件“不合格”...
神经网络可视化《Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》...
didi7081的博客
03-01 531
神经网络已经在很多场景下表现出了很好的识别能力，但是缺乏解释性一直所为人诟病。《Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》这篇论文基于梯度为其可解释性做了一些工作，它可以显著描述哪块图片区域对识别起了至关重要的作用，以热度图的方式可视化神经网络的注意力。本博客主要是基于p...
Grad-CAM：Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
06-11
Grad-CAM：Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization论文原文加翻译
可解释性论文阅读（三）--Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
qq_41694504的博客
04-24 3259
中间隔了一天，但是我也有看英语论文的。而且我发现自己有变化了，并且我很喜欢这种变化。以前我看论文总是喜欢扫看，但是英语不行，所以看英语论文的时候，我感觉自己变得沉静了。 还有一点，我不排斥英文论文了。遇到英文的文字，也很自然地开始读了起来。（此处插入一个女大学生欣慰的笑容~~） 进入正文：Grad-CAM也是很经典的方法啦~ 不过我要改改笔记方法，写得好的原文我就在我论文里标记好了。这里只写自己的...
Grad_CAM_PLUS_PLUS:Grad-CAM ++ Hard ResNet50
05-30
Grad_CAM_PLUS_PLUS 原来的 梯度CAM Grad-CAM++ ...A.Chattopadhyay 等人，“Grad-CAM++：深度卷积网络的改进视觉解释”，arXiv 预印本 arXiv:1710.11063v3，2018 年 abityac94/Grad_CAM_plus_plus
[可解释机器学习]Task04：[算法]GradCAM
m0_59286668的博客
12-19 1921
CAM的升级版Grad-CAM
pytorch 实现Grad-CAM和Grad-CAM++
default
11-07 1万+
Grad-CAM.pytorch ​ pytorch 实现Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 和 Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks 工程地址: G...
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
torch-cam:您的PyTorch模型（CAM，Grad-CAM，Grad-CAM ++，Smooth Grad-CAM ++，Score-CAM，SS-CAM，IS-CAM）的类激活图
03-05
Torchcam：类激活资源管理器 利用PyTorch中特定于类的卷积层激活的简单方法。 目录 入门 先决条件 Python 3.6（或更新版本） 安装 您可以使用安装软件包，如下所示： pip install torchcam 或使用 ： conda install -c frgfm torchcam 用法 Torchcam的建立既适合希望更好地了解其CNN模型的用户，也供研究人员使用流行的方法享受强大的实施基础。 这是一个简短的片段，说明了其用法： import torch from torchcam . cams import SmoothGradCAMpp from torchvision . models import resnet18 img_tensor = torch . rand (( 1 , 3 , 224 , 224 )) model = resnet18
梯度grad公式_【论文翻译】Grad-CAM++，可视化卷积的升级
weixin_39708854的博客
12-17 2527
Contact me:Blog : https://cugtyt.github.io/blog/indexEmail: cugtyt#qq.com, cugtyt#http://gmail.comGrad-CAM++: Generalized Gradient-based Visual Explanations for Deep Convolutional Networks​cugtyt.git...
CNN模型解释性（可视化）及实现 ---- Guided-backpropagation, Deconvolution, CAM, Grad-CAM，Grad-CAM++
Amberrr的博客
11-05 5000
CNN模型解释性（可视化）及实现 ---- Guided-backpropagation, Deconvolution, CAM, Grad-CAM，Grad-CAM++ 目录 CNN模型解释性（可视化）及实现 ---- Guided-backpropagation, Deconvolution, CAM, Grad-CAM，Grad-CAM++ 1. 反卷积和导向反向传播 2. CAM(Class active mapping)和Grad-CAM 3. Grad-CAM++ 4.代码实现
使用Python进行Grad-CAM ++：深度卷积网络的改进视觉解释
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02-07 3215
在Grad-CAM ++和Guided Grad-CAM ++显著图中，**狗（多个对象）的可视化效果更好（第一行和第二行），并且该类的整个区域都处于局部状态（第三行和第四行），**而Gr...
Grad-CAM、Grad-CAM++公式推导
敲代码的小风
01-13 1362
参考链接: 【论文翻译】Grad-CAM++，可视化卷积的升级 参考链接: CNN可视化之类激活热力图Grad-CAM
CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比
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06-08 4752
当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。模型专注于正确的特征比模型的准确性更重要。理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯度加权类激活图(Gradient Weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)和优化的 Grad-CAM（ Grad-CAM++）。
GAP CAM Grad-CAM Grad-CAM++的解释
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Loong Cheng的博客
05-30 1万+
转载于：https://www.zhihu.com/question/274926848/answer/473562723 卷积层输出的特征映射其实和原图是存在一定的空间对应关系的。把最后一层卷积输出的特征映射处理一下，然后绘制到原图上，就得到了热图（也就是网络模型更关注的区域）。 关键是通过什么方式处理得到的效果比较好？ GAP 让我们小小地绕行一下，先介绍下全局平均池化（globa...
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