用keras来实现Grad-CAM

最新推荐文章于 2025-02-28 10:53:02 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 梯度 grad cam gradient CNN VGG16
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wawaku/article/details/87854875
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Grad-CAM是一种用于理解卷积神经网络（CNN）图像分类决策的可视化技术，通过显示图像中影响分类的区域。本文介绍了Grad-CAM的概念，其工作原理以及如何用keras进行实现，包括关键的梯度计算步骤，并提供了代码参考和资源链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • Grad-CAM是什么？
    英语的全称是Gradient-weighted Class Activation Mapping
    直接翻译是【梯度加权分类激活映射】
    简单说就是用CNN做图像分类的时候，到底是根据图像的哪里来判断属于这个分类的，给明确映射出来。
    如下图被分类为狗（拳师犬），CNN是根据哪里来判断是狗的呢？我们使用Grad-CAM可以看出是根据头部特征来判断的。 在这里插入图片描述

  • Grad-CAM的实现方法
    整体流程如下图，算法的主要的难点在于最后卷积层的梯度算出，也就是下图红框部分。
    梯度这个词数学基础不太扎实的同学可能已经忘记了。说说几个词
    【导数】指的是一元函数中，函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率；
    【偏导数】指的是多元函数中，函数y=f(x1,x2,…,xn)在某一点处沿某一坐标轴（x1,x2,…,xn）正方向的变化率。
    【方向导数】不止是坐标轴方向的变化率，坐标轴以外的其他方向的变化率
    【梯度】众多方向导数中最大的那个向量
    具体可以参考一下文章导数，偏导，方向倒数，梯度
    关于反向梯度的算出方法，可以参考我的另一篇文章 一步一步教你反向传播<

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Grad-CAM（梯度加权类激活图）的详细介绍和PyTorch代码实现
BgScratch的博客
10-01 797
在本文中，我们将详细介绍Grad-CAM的原理，并提供使用PyTorch实现Grad-CAM的代码示例。在该方法中，我们首先通过前向传播获取模型的输出，然后构造一个one-hot向量作为目标类别的标签，并对输出进行反向传播，计算梯度信息。在该方法中，首先通过前向传播获取模型的输出，然后构造一个one-hot向量作为目标类别的标签，并对输出进行反向传播，计算梯度信息。它通过计算特定类别对最后一个卷积层的梯度，结合特征图的权重，生成一个与类别相关的激活图，从而可视化模型对该类别的关注区域。
keras-grad-cam：带有keras的Grad-CAM的实现
02-04
在Keras中实现Grad-CAM 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： : 该论文的作者实现了火炬实施： ： 该代码假定Tensorflow尺寸顺序，并默认在keras.applications中使用VGG16网络（网络权重将在首次使用时下载）。 用法： python grad-cam.py <path> 例子 示例图片： '拳击手'（在keras中为243或242） '老虎猫'（在keras中为283或282）
Keras 实现 Grad-CAM 基于 VGG16模型
weixin_42474448的博客
06-15 2730
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
Grad-CAM — 可视化深度学习结果
最新发布
gis收藏家的博客
02-28 1294
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。
grad-cam:带有TF2.0Keras的Grad-Cam演示
03-06
keras-gradcam Keras实现GradCAM。 主要修复是支持Tensorflow 2.0及更高版本。 原始Keras实现： : 运行脚本： python grad_cam.py </path> 。 描述 存储库包含三种用于解释基本模型预测的方法的实现： ; ; 引导式Grad-CAM ，仅是前两个的乘积。 实现使用Tensorflow作为后端，并使用VGG16作为基础模型。 例子 参考
深度学习可视化利器：Keras中的Grad-CAM实现
gitblog_00077的博客
06-18 431
深度学习可视化利器：Keras中的Grad-CAM实现 keras-grad-cam An implementation of Grad-CAM with keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-gr...
Grad-Cam实现流程(pytorch)
景唯acr
06-01 3万+
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
Grad-CAM-tensorflow:Grad-CAM的Tensorflow实现（CNN可视化）
05-17
但是，grad-cam可以与其他任何CNN型号一起使用。 只需在我的演示代码中修改卷积层即可。 请参阅查看此存储库的演示。 要在此演示中使用VGG网络，必须下载VGG16 NPY的npy文件。 要使用ResNet-v1-50或ResNet-v1-...
Grad-CAM的Pytorch实现-python
06-18
Grad-CAM的Pytorch实现。Pytorch implementation of Grad-CAM Pytorch 中的 Grad-CAM 实现是什么让网络认为图像标签是“哈巴狗，哈巴狗”和“虎斑猫，虎斑猫”：将 Grad-CAM 与... 与 CUDA 一起使用： python gradcam
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，... 用法： python gradcam.py --image-path 要与CUDA一起使用： python gra
CV之FR：基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理实现人脸表情识别/脸部表情识别、性别识别(gradcam可视化)案例应用
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-15 1万+
CV之FR：基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理实现人脸表情识别/脸部表情识别、性别识别(gradcam可视化)案例应用。
keras CAM和Grad-cam原理简介与实现
Fan9_的博客
06-18 1万+
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）...
2019-09-02 Grad-CAM 实现细节
tj253750329的博客
09-03 1491
Grad CAM pytorch不同维度数组逐项相乘自动展开的方式，不能满足一个向量和一个三维矩阵 cam=np.zeros(features.shape[1:]) for i,w in enumerate(weight) cam+=w*features[i,:,:] 可视化 normalize cam=(cam-np.min(cam)/(np.max(cam)-np.min(cam...
Keras Grad-CAM 项目使用教程
gitblog_01089的博客
08-20 295
Keras Grad-CAM 项目使用教程 keras-grad-camAn implementation of Grad-CAM with keras项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-grad-cam 1. 项目的目录结构及介绍 Keras Grad-CAM 项目的目录结构如下： keras-grad-cam/ ├── images/ ├...
keras搭建轻量级卷积神经网络CNN开发构建国家一级保护动物识别分析系统，集成开发GradCAM实现热力图分析可视化
Together_CZ的博客
06-09 702
keras搭建轻量级卷积神经网络CNN开发构建国家一级保护动物识别分析系统，集成开发GradCAM实现热力图分析可视化 关注微信公众号【沂水寒城】【pythonAI之路】获取最新技术信息
基于keras的Grad-CAM class activation visualization
u012329554的博客
05-26 1035
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Display from IPython.display import Image import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm # Configurable parameters # You can change these to another model. # To get th
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现
热门推荐
A_John 的博客
07-08 4万+
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现 1、Grad-CAM； 2、Grad-CAM 详解；论文贡献；原理介绍；Grad-CAM 可视化流程；Grad-CAM 计算；Guided Grad-CAM；实例展示；评估 Grad-CAM 定位能力，Grad-CAM 图像分类、视觉解释和文本解释、图像描述、视觉问答、其他； 3、Grad-CAM 复现 基于此提出的 ``Grad-CAM`` 利用热力图的方式实现网络预测过程的可视化，并帮助我们更好的理解神经网络 ；.........
类CAM热力图 pytorch_grad_cam，网络多输入及多损失
qq_45910469的博客
08-07 511
类CAM热力图 pytorch_grad_cam，网络多输入及多损失
Keras实现深度学习可视化技术Grad-CAM方法
在实际应用中，使用Grad-CAM和Keras可以帮助我们更好地理解卷积神经网络如何从输入图像中识别特定对象。具体来说，通过在特定卷积层上应用Grad-CAM算法，我们可以生成一个热图，该热图覆盖在输入图像上，用来表示...
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