视频分类_grad_cam

最新推荐文章于 2025-01-15 20:57:44 发布
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本文详细记录了使用3D ResNet进行视频理解时遇到的问题及解决方案，包括处理UCF-101数据集链接失效、Python版本不兼容、HMDB51数据集解压错误、视频文件格式与图片目录不匹配以及多线程运行限制等问题。同时，还探讨了如何生成Grad-CAM热力图，并调整网络输出以获得更精确的特征图。

代码(resnet3D):
https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch

坑：
1 ucf-101 的链接失效，后面找了个新的：
https://www.crcv.ucf.edu/research/data-sets/ucf101/

2 开始我的python是3.6, 结果执行生成json文件的脚本时，提示没有capture_output这个key: 出错代码如下，subprocess是python的一个包，后面查了下，说python3.7才加入了这个属性
p = subprocess.run(ffprobe_cmd, capture_output=True)

3 使用数据集hmdb51，有些rar包在ubuntu上解压失败，这种情况以前也有，还不知道怎么处理

4 然后那个视频文件我是avi结尾的，他去找jpg文件时也按照这个avi文件为目录去找。结果我要把去掉这个avi字段，然后把图片放在视频文件同目录里面

5 跑了一个epoch后，提示说啥只能建立一个child procress.似乎搞的什么多线程，pycharm 跑有问题，只能在命令行下面跑

基于如下代码(somethinsomething)生成grad-cam热力图
1 主文件
https://github.com/TwentyBN/smth-smth-v2-baseline-with-models
2 热力图生成主要代码
https://github.com/TwentyBN/smth-smth-v2-baseline-with-models/blob/master/notebooks/get_saliency_maps_CAM.ipynb

主要遇到一个问题是，resnet3D的layer4的输出是512，1,4,4。而输入的切片个数是16. 这样将特征图反向叠加到原图时只用了1个特征图，这样所有的切片的热力图都一样的。将网络修改输出为512，8,4,4之后，16个切片就有8个不同的热力图，但有前后两张图是共用的一张特征图。

【三.深度学习视觉基础】【5.可视化工具：CAM/Grad-CAM】
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03-15 402
当我们在医院看到医生用红色记号笔在X光片上圈出病灶区域时，总会有种恍然大悟的感觉。而在深度学习的世界里，CAM和Grad-CAM就是AI医生的那支"红笔"，它们能精准标出神经网络判断图像类别时最关注的区域。今天我们就来揭开这两个可视化神器神秘的面纱，看看它们如何让黑箱般的神经网络变得透明可视。
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计算机视觉模型可解释性：Grad-CAM与Attention可视化 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，计算机视觉模型的可解释性技术主要分为全局解释和局部解释。全局解释旨在理解模型在整个数据集上的决策逻辑，例如分析哪些特征对模型分类结果影响最大；局部解释则聚焦于单个样本，探究模型针对该样本做出决策的依据。Grad-CAM 和 Attention 可视化均属于局部解释技术，它们通过可视化的方式，直观展示模型在处理单张图像时关注的重点区域。
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07-14 6859
例如，在视频分析中，3D CNN可以检测动作、行为和事件，为视频分类、视频理解和动作识别等任务提供强大的能力。例如，在动作识别任务中，光流信息可以帮助区分不同的动作类别，而RGB信息可以提供更多的上下文信息。然而，与2D CNN相比，3D CNN具有更高的计算复杂性和更大的模型参数量，因此可能需要更多的计算资源和数据来训练。基本思路使用2dcnn或者3dcnn提取rgb视频或者光流视频每一帧的特征，将得到的每一帧的特征输入LSTM或者Transformer这样的语言模型进行学习，从而输出任意形态的句子。
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对于这个问题，首先你要清楚你的网络模型的结构，可以通过输出print(model)的方式来查看自己模型具体的层结构。给大家打个比方，下图是我输出模型结构的一小块，此时如果我设定target_layers=[model.patch_embed_a]，那它就相当于被我设置成一个元组，但这样是无法应用在这个代码上的，我们需要继续细化到某一层，比如改成target_layers=[model.patch_embed_a.norm]这样就可以成功绘制热力图。原因：实例化模型错误，这个是根据你实例化的方法去对应的。
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颜色分类leetcode 用于文本的 Grad-CAM 这是文本分类模型的实现。 使用的模型是用于文本分类的 1D-CNN，在 . 使用的数据是重新精炼的版本，其重新标记以进行二元分类。 输入功能是 word2vec 的精简版。 它特别需要 python>=3, tensorflow>=1.4,<2>>> pip3 install -r requirements.txt 特征 在训练之前，它需要 word2vec 二进制文件。 通过word2vec.sh下载，会下载到 word2vec/ 目录下。 >>> ./word2vec.sh 所有 word2vec 二进制文件都必须位于 word2vec/ 目录中。 word2vec/GoogleNews-vectors-negative300-SLIM.bin 训练时会自动下载。 训练 usage: train.py [-h] [--epoch EPOCH] [--batch-size BATCH_SIZE] [--lea
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视频分类是指对连续的多张图片的连续行为进行类别的划分。假设我们有一张图片，图片中有一只猫，我们就可以训练一个简单的图片分类器去识别图片中的动物是不是猫，现在把一张图片换成连续100张图片（大约3s时长），进行识别，这就是视频分类。
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此示例说明如何通过将预训练图像分类模型和 LSTM 网络相结合来创建视频分类网络。要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如 GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练 LSTM 网络来预测视频标签。通过合并来自两个网络的层，组合一个直接对视频进行分类的网络。下图说明网络架构。要将图像序列输入到网络，请使用序列输入层。要使用卷积层来提取特征，也就是说，要将卷积运算独立地应用于视频的每帧，请使用一个后跟卷积层的序列折叠层。
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[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现 1、Grad-CAM； 2、Grad-CAM 详解；论文贡献；原理介绍；Grad-CAM 可视化流程；Grad-CAM 计算；Guided Grad-CAM；实例展示；评估 Grad-CAM 定位能力，Grad-CAM 图像分类、视觉解释和文本解释、图像描述、视觉问答、其他； 3、Grad-CAM 复现 基于此提出的 ``Grad-CAM`` 利用热力图的方式实现网络预测过程的可视化，并帮助我们更好的理解神经网络 ；.........
real_time_video_classification 实时视频分类
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PaddlePaddle百度论文复现营——视频分类入门学习笔记 1 任务与背景 视频分类任务、问题与挑战、经典数据集、深度学习相关背景知识 1.1 视频分类的意义 1.2 视频分类定义 1.3 视频分类的挑战 1.4 视频分类发展历程 1.5 视频分类数据集 1.5.1 HMDB-51 主要用于行为识别 1.5.2 UCF-101 主要用于行为识别，运动分析，是最具有影响力的视频分类数据集之一 1.5.3 Sports-1M 主要用于行为识别，运动分析，斯坦福大学提供的视频分类数
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最近在做多模态视频分类，本文整理了一下视频分类的技术，分享给大家。传统的图像分类任务中，一般输入的为一幅HxWxC的二维图像，经过卷积等操作后输出类别概率。对于视频任务，输入是由连续的二维图像帧组成的一个存在时序关系的二维图像序列，或是视为一个TxHxWxC的四维张量。这样的数据具有以下特点：1. 帧之间的变化信息往往能反映视频的内容；2. 相邻帧之间变化一般较小，存在大...
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### 实现和解释计算机视觉中的3D Grad-CAM #### 一、Grad-CAM原理概述 Class Activation Mapping (CAM)，以及其改进版本Grad-CAM 和 Grad-CAM++, 是用于可视化卷积神经网络(CNN)决策过程的技术。这些方法通过生成热图来显示输入图像中哪些区域对于特定类别的预测最为重要[^2]。 #### 二、从2D到3D的扩展 为了适应三维数据集，比如医学影像或者视频分析任务，可以将原本应用于二维图片上的Grad-CAM算法拓展至三个维度空间上操作。这种转换主要体现在特征映射(feature maps)处理方式的变化——即由原来的H×W变为D×H×W形式(D表示depth深度方向)[^1]。 #### 三、具体实现步骤说明 针对3D CNN模型，在前向传播过程中获取最后一层convolution layer之后产生的feature map作为基础；接着计算目标类别得分相对于各个位置梯度值并求平均得到权重系数wi；最后利用该权重加权sum up所有channels获得最终heatmap，并将其resize回原始尺寸大小以便于观察理解。 ```python import torch.nn.functional as F from torchvision import models def get_3d_grad_cam(model, input_tensor, target_layer_name='layer4'): # 前馈传递以提取所需层的激活 activations = [] def hook_fn(module, inp, out): activations.append(out) handle = model._modules.get(target_layer_name).register_forward_hook(hook_fn) output = model(input_tensor.unsqueeze(0)) handle.remove() # 获取指定分类的概率分布 pred_probabilities = F.softmax(output,dim=1).data.squeeze() score_class = pred_probabilities[target_class].item() # 反向传播仅保留感兴趣的类 one_hot_output = torch.FloatTensor(1,output.size()[-1]).zero_() one_hot_output[0][target_class]=1 model.zero_grad() loss = torch.sum(one_hot_output.cuda()*output) loss.backward(retain_graph=True) gradients = model.get_activations_gradient().cpu().numpy()[0] pooled_gradients = np.mean(gradients,axis=(0,2,3)) feature_maps = activations[0].detach().cpu().numpy()[0] for i in range(len(pooled_gradients)): feature_maps[i,:,:,:] *=pooled_gradients[i] cam=np.maximum(feature_maps.sum(axis=0),0) cam = cv2.resize(cam,(input_tensor.shape[-1],input_tensor.shape[-2])) cam = cam -np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) return cam ``` 上述代码片段展示了如何基于PyTorch框架下构建适用于3D数据类型的Grad-CAM工具函数。需要注意的是这里假设读者已经熟悉Python编程环境及其科学计算库如NumPy等基础知识[^1]。
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