YOLOv5可视化热力图 | 支持自定义模型、置信度选择等功能(论文必备)

最新推荐文章于 2025-03-22 07:08:29 发布
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 深度学习 计算机视觉 python pytorch
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本文介绍了如何使用YOLOv5进行可视化热力图的生成，该功能适用于目标检测论文的展示。内容支持YOLOv5最新版本，并提供了详细的使用教程，包括步骤一至步骤三，以及置信度和检测框的选择。通过该项目，用户可以方便地根据检测头输出绘制热力图，同时文章推荐了作者的YOLOv5改进专栏，提供多种创新机制和资源。

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 一、本文介绍

本文给大家带来的机制是的可视化热力图功能，热力图作为我们论文当中的必备一环，可以展示出我们呈现机制的有效性，本文的内容支持YOLOv5最新版本，同时支持视频讲解，本文的内容是根据检测头的输出内容，然后来绘图。

在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。  

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专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、项目完整代码 

 三、参数解析 

四、项目的使用教程

4.1 步骤一

4.2 步骤二

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YOLOv5 实现 10 种热力图可视化方式教程 | GradCAM XGradCAM ScoreCAM LayerCAM HiResCAM EigenCAM....
weixin_39818775的博客
09-08 1823
基于梯度计算类激活图，是最经典的热力图生成方法之一。Grad-CAM的改进版，通过引入梯度加权的方式，提高了热力图的定位精度。基于类别的得分计算类激活图，对噪声具有更强的鲁棒性。基于特定层的特征图计算类激活图，可以灵活选择不同的层进行分析。通过上采样将低分辨率的特征图恢复到原始图像大小，提高了热力图的分辨率。基于特征图的特征向量进行PCA降维，得到更简洁的热力图。对Grad-CAM的进一步改进，通过加权平均的方式，提高了热力图的质量。基于积分梯度的方法，可以解释模型对输入的每个特征的贡献。
【YOLOV5从开发到部署实战】十一、GradCAM可视化显示YOLOv5热力图
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
06-08 3018
GradCAM可视化显示YOLOv5热力图
如何使用Grad-CAM建立YOLOv5中实现三种不同的热力图可视化
最新发布
2401_86822270的博客
03-22 601
如何使用Grad-CAM建立YOLOv5中实现三种不同的热力图可视化
利用训练好的神经网络权重画热力图
我不想CV的博客
07-03 531
这里以YOLOv8举例。
最新版的YOLOv5输出GradCAM热力图
opencv_new的博客
03-01 2522
例如：以上就是今天要讲的内容，本文介绍了最新的yolov5项目如何输出热力图，并详细介绍了整个处理流程，需要对大家有用。
YOLOv5 实现 10 种热力图可视化方式教程 | GradCAM XGradCAM ScoreCAM LayerCAM HiResCAM EigenCAM......
YOLOv8项目贡献者
07-12 4951
10 种热力图可视化方法 ，总有一款适合你
yolov5 Grad-CAM热力图可视化
gaoxukkk888的博客
10-10 2300
yolov5 Grad-CAM热力图可视化 本文基于yolov5-7.0（复现日期为：24/10/10）版本进行修改 参考：https://github.com/pooya-mohammadi/yolov5-gradcam 简介 ​ 对于目标检测算法来说，对于所检测的图像到底哪些区域是神经网络所关注的，是可以通过热力图可视化进行观察的；有助于观察我们的模型在进行检测的时候所关注的地方是哪里，这对于模型检测时候的可解释性有了非常直观的感受； 下面举个例子： 假设上面是一个猫狗分类的目标检测模型，第二幅图为模
深度学习项目九：YOLO v5结合热力图并可视化以及网络各层的特征图
m0_60890175的博客
03-19 4764
YOLO v5结合热力图并可视化以及网络各层的特征图
YOLOv8可视化热力图 | 支持自定义模型、置信度选择等功能(论文必备)
Snu77的博客
01-28 4573
本文给大家带来的机制是的可视化热力图功能，热力图作为我们论文当中的必备一环，可以展示出我们呈现机制的有效性，本文的内容支持YOLOv8最新版本，同时支持视频讲解，本文的内容是根据检测头的输出内容，然后来绘图，产生6300张预测图片，从中选取出有效的热力图来绘图。在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内
YOLOv9可视化热力图 | 支持自定义模型、置信度选择等功能(论文必备)
Snu77的博客
07-17 1607
本文给大家带来的机制是的可视化热力图功能，热力图作为我们论文当中的必备一环，可以展示出我们呈现机制的有效性，本文的内容支持YOLOv9最新版本，同时支持视频讲解，本文的内容是根据检测头的输出内容，然后来绘图，产生6300张预测图片，从中选取出有效的热力图来绘图。
YOLOv11改进 | 可视化热力图 | 支持自定义模型、置信度选择等功能(论文必备)
Snu77的博客
11-05 3164
本文给大家带来的机制是的可视化热力图功能，热力图作为我们论文当中的必备一环，可以展示出我们呈现机制的有效性，本文的内容支持YOLOv11最新版本，同时支持视频讲解，本文的内容是根据检测头的输出内容，然后来绘图，产生6300张预测图片，从中选取出有效的热力图来绘图。
【RT-DETR有效改进】可视化热力图 | 支持自定义模型、置信度选择等功能(论文必备)
Snu77的博客
02-06 2105
本文给大家带来的机制是的是RT-DETR可视化热力图功能，热力图作为我们论文当中的必备一环，可以展示出我们呈现机制的有效性，同时支持视频讲解，本文的内容是根据检测头的输出内容，然后来绘图。在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 ，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。
【yolov5小技巧(2)】---将yolov5中的特征图以热力图的方式进行可视化
慕溪同学的博客
04-15 5129
在论文中我们经常可以见到提取的物体特征以热力图的形式展示出来，首先我们要了解为什么要将特征图以热力图的形式进行可视化，将特征图以热力图的方式进行可视化在深度学习中有几个重要的原因：强调激活区域：热力图可以帮助我们直观地理解哪些区域对于模型的决策是最重要的。通过热力图，我们可以看到特征图中哪些区域具有较高的激活值，从而了解模型对于不同特征的关注程度。可视化激活模式：热力图可以展示模型在特定任务或数据集上学到的激活模式。
YOLO V5生成热力图及遇到的问题
weixin_55200566的博客
06-06 1645
把yolov5_object_detector.py文件中的datasets改为dataloaders，即。4. 在models文件夹下添加yolov5_object_detector.py文件，内容如下。先看一下utils文件夹下有没有一个datasets文件，如果没有就是dataloaders文件。3. 在models文件夹下添加gradcam.py文件，内容如下。5. 在根目录下添加main_gradcam.py文件，内容如下。yolov5_object_detector.py文件中。
YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
12-14 6863
🎄🎄计算机视觉 —— 致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐。各位小伙伴可根据自身研究方向及专业领域自主搭配各类创新新颖且行之有效的网络结构，以此实现论文实验高效涨点。~ ✨✨✨
yolov5热力图可视化grad-cam踩坑经验分享
qq_36230981的博客
03-09 6380
最近在做热力图的可视化，网上搜了很多的资料，但是大部分都是需要在原网络结构上进行修改，非常的不方便。最后在网上找到一位博主分享的即插即用的模块，觉得效果还可以，但是中间有些细节，需要注意。将yolo.py文件中，detectionmodel()函数的forward()函数中，true改为false。backward_type：反向传播的方式，可以是以conf的loss传播，也可以class的loss传播。method：选择grad-cam方法，这里是提供了几种，可能对效果有点不一样，可以都尝试一下。
YOLOv5 热力图可视化：深度解析与应用
gitblog_09749的博客
09-05 556
YOLOv5 热力图可视化：深度解析与应用 CAM.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/a40e6 项目介绍 YOLOv5 热力图可视化项目是一个专注于提升 YOLOv5 模型解释性的开源工具。该项目提供了 10 种不同的热力图可视化方法，帮助用户深入理解 YOLOv5 在目标检测任务中的表现。通过这些热力图，用户可以直观地看到模型在不...
yolov5使用Grad-Cam进行热力图可视化
Major_S的博客
09-22 1977
【代码】yolov5使用Grad-Cam进行热力图可视化。
手把手YOLOv5输出热力图
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weixin_49321128的博客
01-04 1万+
YOLO 手把手教你输出热力图
YOLOv5.pt模型热力图可视化技术全面解析
资源摘要信息:"YOLOv5.pt 的 10 种方式热力图可视化结果展示涉及了深度学习模型可解释性领域的不同可视化技术。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，而YOLOv5是该系列中较新且性能强大的一个...
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