【Pytorch学习笔记】模型模块07——hook实现Grad-CAM

最新推荐文章于 2025-11-12 09:53:25 发布

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#pytorch #学习 #笔记 #人工智能 #python

Grad-CAM实现

Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种用于可视化深度神经网络决策的技术，特别适用于CNN网络。它能够生成热力图来显示模型在做出特定预测时关注的图像区域。

原理

利用目标类别相对于特征图的梯度信息
通过反向传播获取梯度，计算每个特征图的重要性权重
将权重与特征图相乘并叠加，生成类激活热力图

主要作用

模型可解释性：直观展示模型的决策依据
模型诊断：帮助发现模型是否关注了正确的特征
模型改进：基于可视化结果优化模型结构和训练策略

Grad-CAM计算公式详解

Grad-CAM的计算过程可以分为以下几个关键步骤：

1. 特征图权重计算

对于目标类别c，特征图k的权重α计算公式为：

$α_k^c = \frac{1}{Z} \sum_i \sum_j \frac{\partial y^c}{\partial A_{ij}^k}$

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机器学习笔记 - 基于pytorch、grad-cam的计算机视觉的高级可解释人工智能

学以致用知行合一

10-08

1046

Grad-CAM是常见的神经网络可视化的工具，用于探索模型的可解释性，广泛出现在各大顶会论文中，以详细具体地描述模型的效果。Grad-CAM的好处是，可以在不额外训练的情况下，只使用训练好的权重即可获得热力图。CAM全称Class Activation Mapping，既类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等。它是，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。。

第58步深度学习图像识别：Transformer可视化（Pytorch）

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08-19

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Grad-CAM — 可视化深度学习结果

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2747

要生成 Grad-CAM 可视化，您需要选择一个特定的类，以便了解模型的决策。通过突出显示图像中对模型输出贡献最大的区域，帮助用户了解模型预测的基础。通常覆盖在原始图像上，以直观地表示图像中哪些区域对于模型的决策最为重要。暖色（如红色和黄色）表示重要性较高，而冷色（如蓝色）表示重要性较低。反向传播是根据前向传播的误差更新网络权重的过程。，有助于解释和理解卷积神经网络（CNN）做出的。（梯度加权类激活映射）是一种深度学习中使用的。每个特征图的权重通过平均梯度来计算。加权特征图组合起来生成定位图。

【免费下载】 PyTorch Grad-CAM 安装和配置指南

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### 项目基础介绍 PyTorch Grad-CAM 是一个用于计算机视觉的高级AI可解释性工具包。它提供了多种像素归因方法，支持卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（Vision Transformers），适用于分类、目标检测、语义分割、图像相似性等多种任务。该项目的主要目的是帮助用户诊断模型预测，无论是在生产环境中还是在模型开发过程中。 ### 主要编程语言该项目主要使用 Python

pytorch-grad-cam：Grad-CAM的PyTorch实现

02-05

在Pytorch中实现Grad-CAM 是什么使网络认为图像标签是“ pug，pug-dog”和“ tabby，虎斑猫”：将Grad-CAM与引导反向传播相结合的“ pug，pug-dog”类别：梯度类激活图是用于深度学习网络的可视化技术。参见论文： : 论文作者的火炬实现： : 我的Keras实现： : 这使用了来自torchvision的Resnet50。首次使用时将被下载。可以修改该代码以与任何模型一起使用。用法： python gradcam.py --image-path <path> 要与CUDA一起使用： python gra

Pytorch实现Grad-CAM

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08-11

7290

因为有一个分类模型始终得不到比较好的结果，所以查阅资料发现可以使用类激活图（CAM）的方式来看看模型究竟学到了什么，是不是重点关注我们希望的区域，所以特此记录一下学习过程。简介 CAM全称是Class Activation Map，即类激活图。可以理解为模型某次预测中，对哪个区域的响应最大，可以说这个区域很大程度上决定了模型这次预测结果。以猫狗大战为例，如下面这张图一个任意的分类网络，输入一个既包含着一只狗，又包含着一只猫的猫狗合影图片，它会输出一个2维度的概率向量，分别对应着图片分类为猫和图片分类

可视化学习笔记11-pytorch-GradCAM可视化自己的网络

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5355

注意：代码中需要改的3个地方已经用注释标清，大家使用时注意修改。super(GradCAM, self) .__init__() # 获取模型的特征提取层 self.feature = nn.Sequential(OrderedDict({name: layer for name, layer in model.named_children() if name not in [ 'avgpool' , 'classifier' ] #改1：根据自己的网络模型架构调整。

pytorch学习笔记十五：Hook函数与CAM可视化

Dear_learner的博客

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3262

一、hook函数

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Global Average Pooling(GAP) 参考：深度学习基础系列（十）| Global Average Pooling是否可以替代全连接层？和深度学习|Global Average Pooling Network In Network中对GAP的描述： In this paper, we propose another strategy called global average pooling to replace the traditional fully connected layer

Grad-CAM

zx15600886035的博客

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1210

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最近感觉类激活图可视化是一件很有趣的事情。 CAM由于对网络结构有定性要求，所以在可视化一些有多个全连接层的网络时，表现不太友好，于是出现了Grad-CAM。算法思路引用的博主 G5Lorenzo 一句话 Grad-CAM根据输出向量，进行backward，求取特征图的梯度，得到每个特征图上每个像素点对应的梯度，也就是特征图对应的梯度图，然后再对每个梯度图求平均，这个平均值就对应于每个特征图的权重，然后再将权重与特征图进行加权求和，最后经过relu激活函数就可以得到最终的类激活图实现过程先准备图

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Grad-CAM 概述：给定图像和感兴趣的类别作为输入，我们通过模型的 CNN 部分前向传播图像，然后通过特定于任务的计算获得该类别的原始分数。除了期望的类别（虎），所有类别的梯度都设置为零，该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图，我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位（蓝色热图）它表示模型在做出特定决策时必须查看的位置。最后，我们将热图与反向传播逐点相乘，以获得高分辨率和特定于概念的引导式 Grad-CAM 可视化。在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中绘制 Gr.

pytorch_grad_cam——pytorch下的模型特征(Class Activation Mapping, CAM)可视化库

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深度学习是一个"黑盒"系统。它通过“end-to-end”的方式来工作，中间过程是不可知的，通过中间特征可视化可以对模型的数据进行一定的解释。最早的特征可视化是通过在模型最后一个conv层的Global average pooling实现，并将分类层设置为单个全连接层。通过Global average pooling的值来确定各个feature map的权重，然后累加到一起实现可视化。后来有衍生出了一系列，基于特定class label反向传播获取梯度的可视化方法，Grad-CAM。更为详细的发展路线可以参

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图片预处理函数# 图片预处理])return img1.之后读取图片会使用opencv读取，读取的颜色通道为BGR，为了适应模型，需要将颜色通道转回为RGB。2.由于更改通道后，数组变为不连续，所以需要使用将img转为连续数组，否则无法转为tensor。3.增加第一维的batch通道，使得图片能够输入网络定义获取梯度和特征图的函数# 定义获取梯度的函数# 定义获取特征图的函数定义计算grad-cam并显示的函数# 计算grad-cam并可视化。

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