政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十二）—— Grad-CAM 级激活可视化

已于 2024-04-29 08:03:42 修改
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分类专栏： TensorFlow与Keras机器学习实战 文章标签： 机器学习 keras 人工智能 tensorflow 深度学习 神经网络 Grad-CAM 级激活可视化
于 2024-04-29 05:45:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/snowdenkeke/article/details/138231446
本文介绍了如何使用 Keras 和 Grad-CAM 算法进行图像分类模型的类激活热图可视化，通过实例演示了在多标签图像上应用 Grad-CAM 的效果。

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本文目标：如何为图像分类模型获取类激活热图。

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import os

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"

import numpy as np
import tensorflow as tf
i
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用keras来实现Grad-CAM
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tensorflow2- Grad-CAM类激活可视化
chenvvei的博客
04-24 5819
文章目录Grad-CAM类激活可视化可配置参数Grad-CAM算法测试一下创建叠加的可视化让我们尝试另一张图片参考 Grad-CAM类激活可视化 如何获取图像分类模型的类激活热图。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Display from IPython.display import Image, display import matplotlib.pyplot as plt import
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Keras 实现 Grad-CAM 基于 VGG16模型以及猫狗数据集基于keras 实现VGG-16图片分类模型数据集下载以及预处理VGG模型训练一级目录一级目录二级目录三级目录 基于keras 实现VGG-16图片分类模型 数据集下载以及预处理 猫狗数据集是kaggle上的一个数据集，可以直接上去登录下载， 在CNN中一般要求输入尺寸固定（ 原始CAM不需要），我们先将下载好的数据集进行裁剪： import cv2 import os # 数据预处理，把图片数据集的所有图片修剪成固定大小形状 def
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一、两种类型的分类模型 为了更好的解释CAM和Grad-cam，这里先介绍两种类型的分类模型。feature extraction+Flatten+softmax和feature extraction+GAP+softmax。 以下均以VGG16为例（其他模型原理一样），在做完卷积激活池化操作后，每张图像特征提取可得到7x7x512大小的特征图，为了在全连接层作分类，需要将提取的特征图（三维）...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十六）—— 用聚合注意力增强信念网络
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政安晨：专栏目录【TensorFlow与Keras】【机器学习/深度学习/神经网络/实例实战】
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knn算法全名叫做k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），看到名字是不是能想到是算距离的，第一个k是指超参数的意思，就是可以认为设置的意思，这里是指最近的k个样本。
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拒绝AI玄学，只聊真技术▲
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消融实验（Ablation Study）是一种系统性移除或修改模型关键组件以评估其对整体性能贡献的实验方法论。其术语源于神经科学和实验心理学（20世纪60-70年代），指通过切除动物脑区研究行为变化的实验范式。2014年，Girshick等人在目标检测领域首次系统引入该方法，在R-CNN模型中移除了全连接层和SVM分类器等组件，发现仅移除全连接层即可保持95%的检测精度，揭示了CNN特征提取的核心作用，奠定了现代消融实验的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。
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