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)

已于 2024-11-06 00:24:30 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 计算机视觉 python YOLOv11 人工智能
于 2024-11-05 23:08:12 首次发布
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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。

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：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

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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论文必备 - YOLOv11热力图可视化，支持指定模型，指定显示层，设置置信度，以及10种可视化实现方式
Limiiiing的博客
11-22 2840
本文带来的是YOLOv11热力图可视化功能，支持，以及。我们经常看到一些论文里绘制了不同的热力图，一方面能够直观的感受其模型的有效性，另一方面也丰富了论文内容。特别是在使用了注意力模块的网络中，热力图就可以验证注意力机制是否真正聚焦到了预期的重要特征上，以便对模型的有效性和合理性进行评估。例如这篇文章中展示的，就很能够表达作者改进后的模型相比之前模型的优越性。
【YOLO11[基础]】分类任务的热力图可视化实践 | 论文必备 | 分类任务 | 即插即用 | 可选GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM, EigenCAM, HiR
静谧、淡雅
10-31 1655
【YOLO11[基础]】分类任务的热力图可视化实践 | 论文必备 | 分类任务 | 即插即用 | 可选GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM, EigenCAM, HiResCAM, LayerCAM, RandomCAM, EigenGradCAM等
YOLO11解决方案之热力图探索
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mx9818的博客
05-14 906
使用YOLO11生成的热力图把复杂的数据转换成生动的彩色编码矩阵。这种可视化工具采用色谱来表示不同的数据值，暖色调表示较高的强度，冷色调表示较低的值。热力图在可视化复杂的数据模式、相关性和异常情况方面表现出色，为不同领域的数据解读提供了一种直观可视化方法。
【YOLOv10[基础]】热力图可视化实践③ | 热力图脚本升级 | 优化可视化效果 | 论文必备 | GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM, EigenCAM等
静谧、淡雅
07-24 2287
热力图可视化实践③ | 热力图脚本升级 | 优化可视化效果 | 论文必备 | 遥遥领先
【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 2116
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。
YOLOv8改进 | 可视化热力图 | 支持YOLOv8最新版本密度热力图，和视频热力图
Snu77的博客
01-30 5298
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
[python]基于yolov8实现热力图可视化支持图像视频和摄像头检测
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03-27 543
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。
YOLOv11[基础]】热力图可视化实践① | 视频版 | 输入为视频文件
静谧、淡雅
10-22 1121
YOLOv11[基础]】热力图可视化实践① | 视频版 | 输入为视频文件
【YOLO小项目】YOLO 热力图
weixin_47042610的博客
02-27 709
简介：该项目基于YOLO目标检测算法，将复杂的数据转换成生动的彩色编码矩阵。这种可视化工具采用色谱来表示不同的数据值，暖色调表示较高的强度，冷色调表示较低的值。热图在可视化复杂的数据模式、相关性和异常情况方面表现出色，为不同领域的数据解读提供了一种易于理解且引人入胜的方法。
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 4583
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)
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07-17 1609
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。
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)
Snu77的博客
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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。
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在YOLOv5-6.1中实现GradCAM可视化
YOLO11论文 | 可视化 | 对模型进热力图可视化增强改进有效性说服力支持od、seg、cls【论文、科研必备】
kay_545
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YOLOV8-gradcam 热力图可视化 即插即用 不需要对源码做任何修改!
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yolov8-gradcam热力图可视化，即插即用，不需要对源码做任何修改。代码仓库还有yolov5和yolov7的热力图可视化代码，也是不需要对源码做任何修改喔！
【YOLOv10[基础]】热力图可视化实践① | 支持视频热力图 | 密度热力图 | 论文必备
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YOLOv8 | 热力图可视化 | 即插即用 | GradCam
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YOLOV8热力图可视化 即插即用 不需要对源码做任何修改
YOLOv5目标检测之Grad-CAM热力图可视化
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05-18 8583
使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化，可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。
yolo11绘制热力图
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### 使用YOLOv11绘制热力图的方法 对于YOLOv11模型而言，要实现热力图的绘制，通常会采用类似于其他YOLO系列版本的方式，即通过特定的技术手段获取模型内部特征层的信息，并将其转化为可视化的形式。这里主要介绍基于Grad-CAM方法的应用[^3]。 #### 修改`models`文件夹中的`yolo.py` 为了使YOLOv11能够支持热力图功能，在`models/yolo.py`中需引入必要的模块用于处理梯度计算以及反向传播路径上的激活值记录： ```python from grad_cam import GradCAM, show_cam_on_image ``` 接着定义一个新的类属性或函数入口以便后续调用Grad-CAM工具包完成相应操作。 #### 创建自定义检测脚本`yolov11_GradCAM_Detect.py` 此部分负责构建完整的推理流程框架，包括但不限于加载预训练权重、设置输入图片尺寸等参数配置项；同时还需要指定想要观察的目标类别索引作为焦点区域定位依据。 ```python import torch from models.yolo import Model as YOLOv11Model from utils.general import non_max_suppression class DetectWithHeatmap(YOLOv11Model): def __init__(self, cfg='yolov11.yaml', ch=3, nc=None): super().__init__(cfg, ch, nc) def detect_and_generate_heatmaps(img_path, target_class_idx): model = DetectWithHeatmap() # 加载已有的最佳权重量子化模型... img_tensor = preprocess_image(img_path) outputs = model(img_tensor)[0] pred_boxes = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) cam_extractor = GradCAM(model=model, target_layers=['model.m'], use_cuda=True) heatmaps = [] for box in pred_boxes: heatmap, _ = cam_extractor(box[-1].item(), None) heatmaps.append(heatmap.cpu().numpy()) return heatmaps ``` 请注意上述代码片段仅为示意性质，实际开发过程中可能涉及到更多细节调整以适应不同环境下的需求变化。 #### 编写主程序逻辑`Main_GradCAM.py` 该文件主要用于接收命令行参数解析、执行具体的对象识别任务并将结果保存至本地磁盘当中去。 ```python if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate Heatmaps using YOLOv11 and Grad-CAM.") parser.add_argument('--image-path', type=str, required=True, help='Path to the input image.') args = parser.parse_args() generated_heatmaps = detect_and_generate_heatmaps(args.image_path, TARGET_CLASS_INDEX) save_results(generated_heatmaps, OUTPUT_DIR_PATH) ``` 以上就是利用YOLOv11配合Grad-CAM技术生成热力图的大致过程概述^。
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