浅谈Heatmap

最新推荐文章于 2025-08-21 21:37:53 发布
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YOLOv8 Heatmap Visualization
走向CTO的路上...
12-11 975
YOLOv8通过其先进的算法和高效的架构，在多个领域提供了卓越的对象检测能力。结合TDengine，可以高效地存储和查询检测结果，为实时计算和大数据分析提供了有力支持。
YOLOv8热力图(heatmap)生成详解附完整代码
crasher123的博客
08-21 5877
★★★★★YOLO改进创新欢迎交流★★★★★★★★★★985团队+算法工程师保驾护航★★★★★。
[转] 浅谈Heatmap
冨彗雙脩 垂裕後崑
01-10 285
在自然界之中，蛇的眼睛有夜视功能，即便是茫茫黑夜，它也能轻而易举的找到猎物，这是因为任何物体都会辐射热红外，且辐射的高低和温度成正比，由于 生命体的体温会明显高于周围环境的温度，所以在蛇眼面前便无处遁形。热红外成像被广泛应用于军事领域，比如士兵带上能识别热红外的眼镜后，就能轻而易举的 发现藏匿的敌人，如下图所示： 热红外成像 唠叨了半天，听上去似乎有点跑题了，其实不然，对互联网从...
heatmap
kingjames1984的博客
12-03 307
heatmap
YOLOv8 | 热力图可视化 | 即插即用 | GradCam
与风行的博客
04-22 7037
YOLOV8热力图可视化 即插即用 不需要对源码做任何修改
浅谈deeplabV1-V3中细节思想
weixin_43702653的博客
03-26 2325
浅谈deeplabV1-V3中细节思想
浅谈Anchor-Free发展历程
lighten-1996的博客
04-18 2万+
1.早期探索： DenseBox: https://arxiv.org/abs/1509.04874 YOLO: https://arxiv.org/abs/1506.02640 2.基于关键点： CornerNet: https://arxiv.org/abs/1808.01244 ExtremeNet: https://arxiv.org/abs/1901.08043 3.密集预测: FSAF...
深度学习系列资料总结
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
番外篇 | 手把手教你利用YOLOv8进行热力图可视化 | 针对视频
小哥谈
05-14 1208
手把手教你利用YOLOv8进行热力图可视化（针对视频）🌈
ArcGIS API for Javascript 4.X扩展canvas在三维地图实现热力图
佯佯DESIGNER
03-25 4939
ArcGIS API for Javascript 4.X扩展canvas在三维地图上实现热力图的快速渲染
小论文/大论文必备| YOLOv11热力图可视化| 引入多种热力图可视化GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM, EigenCAM, HiResCAM等方法，助力论文加分
最新发布
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-21 936
本文介绍了在YOLOv11模型中添加热力图（Heatmap）可视化的方法，以增强模型的可解释性和论文表现力。热力图能有效展示模型内部机制，适用于论文中的实验对比、结果可视化、错误分析等部分。文章提供了完整的YOLOv11热力图生成代码，包括预处理、后处理和可视化步骤，并支持多种热力图方法（GradCAM、GradCAM++等）。使用教程分两步：创建脚本文件并粘贴代码，运行后将在指定路径生成热力图结果。该方法通过可视化模型关注区域，帮助研究者更直观地理解模型决策过程，提升研究可信度。
yolov5热力图生成和修改
qq_34424944的博客
03-28 3849
热力图，yolov5
Heatmap
W1995S的博客
05-15 1279
计算热力图 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38715903/article/details/98039181
基于ultralytics 的yolov8 yolov11系列模型，绘制 heatmap or attention maps，可视化模型表现
shiter编写程序的艺术
03-14 631
根据特征图或注意力权重，计算每个位置的热度值（通常通过求和、平均或最大池化等方式），然后将这些值映射到颜色空间以生成热力图[：通过热力图，我们可以直观地看到模型在不同层次上学习到的特征表示，有助于理解模型的工作原理和决策过程[：通过将热力图与输入图像相结合，我们可以更好地解释模型的预测结果，增强模型的可解释性和可信度[：热力图可以帮助我们识别模型在哪些区域表现良好，哪些区域存在不足，从而指导模型的调整和优化[：在某些层中，模型可能会应用注意力机制来加权不同位置的特征，从而提高重要特征的表示能力。
【科研必备】如何绘制YOLO11模型的图像热力图【附源码】
阿旭的博客
05-15 3288
【科研必备】如何绘制YOLO11模型的图像热力图【附源码】
heatmap_python，用来判断不同层网络的注意力权重
qq_40962125的博客
04-10 290
row_image是原始图，feature是不同网络层输出的特征图，上述代码只是为了测试，实际使用时应该直接送入feature特征图的像素。
YOLOv5目标检测之Grad-CAM热力图可视化
05-18
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用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。Grad-CAM是一种CNN（卷积神经网络）可解释性的经典方法，与CAM（类激活图）相比，不需要对模型进行改动就可以生成热力图（heatmap），非常方便和灵活。本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上增加Grad-CAM热力图可视化方法，并演示针对自己的数据集训练和进行Grad-CAM热力图可视化过程，并讲解原代码针对Grad-CAM热力图可视化的修改部分。本课程分为原理篇、实战篇、代码讲解篇。·        原理篇包括：Grad-CAM热力图可视化原理。·        实战篇包括：PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、Grad-CAM热力图可视化。 ·        代码讲解篇包括：针对Grad-CAM热力图可视化具体修改的代码讲解。
yolov5热力图可视化grad-cam踩坑经验分享
qq_36230981的博客
03-09 6662
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。
从零开始理解CenterNet中的Heatmap热图
Turix附属空间[已停用]
04-25 2万+
正文 在非深度学习领域，热图指的是简单地聚合大量数据，并使用一种渐进的色带来优雅地表现，以直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。【1】在DCNN中，热图有助于了解一张图像的哪一部分让神经网络做出了最终的分类决策。热图的产生有两种方式，一是高斯热图，二是Grad-CAM产生的类激活热图（如下图所示）。 很容易看到，热图可以反映检测目标的位置。 下图【2】所示为高斯热图，图中心高斯值接近1，边缘接...
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