谈谈怎么可以得到显著性图 特征图 featuremap 深度学习的可解释性 卷积神经网络表征可视化研究综述：可解释人工智能中的特征图与显著性图可视化研究

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分类专栏： 算法 文章标签： python
于 2022-08-08 08:22:17 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/126220584
本文探讨了如何获取和理解深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的特征图和显著性图。通过各种可视化技术，如Grad-CAM、Guided Backpropagation等，不仅可以展示模型关注的区域，还能揭示模型在预测过程中的内部工作原理。实验结果显示，这些方法能有效揭示CNN不仅关注行李箱，还对人身部分的特征有所反应。

特征图 显著性图很重要

图 对应的原始图形的数据

然后可以进行显著性图和特征图的显示研究 

 

上面是一个特诊图cost time: 99.35089445114136
Duration: 0.07 seconds.

lc的显著性图 

图 FT的显著性图

目录

摘要

1 引言

2 相关工作

2.1 特征可视化技术

2.2 显著性图方法

3 方法概述

3.1 基础可视化框架

3.2 多方法对比体系

4 实验设计与实现

4.1 实验设置

4.2 可视化过程优化

5 结果与分析

5.1 特征图层次分析

5.2 显著性图对比研究

5.3 多方法量化评估

6 应用场景验证

6.1 安全检测应用

6.2 医疗影像分析

7 讨论与展望

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看下面这个图像分类任务的例子，在测试图片的任意位置贴一个固定大小的灰色方块，看看方块贴各个位置时对于预测结果的影响，把综合结果显示为热力图（越偏蓝影响越大），如图可见这种方法找到的关键特征是比较合理的。显著性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。包含了主要模块以及扩展模块，扩展模块主要是包含了一些带专利的收费算法（如shift特征检测）以及一些在测试的新的算法（稳定后会合并到主要模块）。每次我们的文章都会通过对比记忆来了解不同方法的原理，侧重点，目的，以达到更好的理解和记忆效果，这次也是一样。
关于深度学习可视化解释的显著性map学习笔记
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨孙裕道审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读最近南京大学的一篇论文收录于CVPR2021，该论文提出了一种高效的Saliency Ma...
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