图像分类置信度区域可视化工具

最新推荐文章于 2025-12-02 02:50:44 发布
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本文深入探讨了Grad-CAM，一种用于解释卷积神经网络（CNN）分类预测的工具。Grad-CAM通过梯度权重激活映射，帮助理解模型在输入图片中关注的区域，适用于CNN模型家族的可视化。文章还提到了其在视觉问答中的应用。

记得一起blu老哥给过一个相关的工具链，但这个更加系统简单。

Grad-CAM

Grad-CAM是指Gradient-weighted Class Activation Mapping，研究人员提出利用这种梯度权重激活映射来对卷积神经网络的分类进行解释，在输入的图片中粗略地显示出模型预测出的类别对应的重要性区间。这种方式可以广泛试用于CNN模型家族的模型预测可视化过程。

深度学习

上图中可以看到对于猫和狗不同的分类，显示出的置信区域也各部相同。同时还能显示视觉问答的过程：

深度学习

深度学习可视化工具大盘点 | 慧都大数据
http://bigdata.evget.com/post/1489.html

https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam

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