Grad-CAM

FasterNet实战：使用FasterNet实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article
AI浩·2023-04-02 07:06

ConvNeXt V2实战：使用ConvNeXt V2实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集关于不上分的问题摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2301.00808
AI浩·2023-03-29 22:17

yolov5热力图可视化grad-cam踩坑经验分享

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。原博文地址：https://blog.csdn.net/qq_37706472/article/details/128714604源码地址：yolo-gradcam为了方便，我也把Github上的代码复制在下方了
德鲁假大叔·2023-03-29 00:02

Pytorch复现导向反向传播Guided Backpropagation

GuidedBackpropagation的原理二、导向反向传播GuidedBackpropagation的复现三、导向反向传播GuidedBackpropagation的效果四、参考链接前言  笔者在学习Grad-Cam
信小颜·2023-03-25 23:47

Grad-CAM 卷积网络中的热力图

github地址论文地址使用Grad-CAM对卷积网络中的特征图进行加权求和，得到卷积conv5的热力图，这种可视化机制必须有一个前置条件就是告诉算法具体的类别，通过这个输出y得到conv5的梯度，对梯度进行平均求和等降维操作
yanghedada·2023-02-17 04:24

CAM系列（二）之Grad-CAM（原理讲解和代码实现）

上篇文章介绍了CAM的开篇之作CAM系列（一）之CAM（原理讲解和PyTorch代码实现），本篇接着介绍泛化性和通用性能更好的Grad-CAM。
西北小生_·2023-02-04 08:31

Grad-CAM热力图

参考博客step1将预测图片输入模型进行处理img=image.load_img(img_path,target_size=(224,224))x=image.img_to_array(img)#img对象转化为array对象shape=(224,224,3)x=np.expand_dims(x,axis=0)#升维，添加一个batch维x=preprocess_input(x)#对图片使用均值和
Ambition__·2023-01-18 14:11

【python】使用grad-cam包过程中遇到的问题

使用grad-cam包过程中遇到的问题grad-cam包安装pytorch-grad-cam问题1：TheNVIDIAdriveronyoursystemistooold(foundversion10010
橙子橙子呀·2023-01-09 09:26

一个库可视化类激活热力图Grad-CAM pytorch版本

一个库可视化类激活热力图Grad-CAMpytorch版本绘制特征图参考内容https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/116302678https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam本文在colab上运行1.安装CAM库（1.3.7版本），并导入相关的包!pipinstallgrad-camfromp
_better_·2023-01-09 09:56

可解释CNN--＞CAM类激活热力图(参考资料指路)

①视频讲解Grad-CAM简介_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV19R4y1V7an/?
_Brooke_·2023-01-06 17:52

PoolFormer实战：使用PoolFormer实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/abs/2111.11418论文翻译
AI浩·2022-12-31 10:58

grad-cam实现可视化｜mmselfsup自监督｜保姆级教学

大家好，这里是【来一块葱花饼】，这次带来了grad-cam实现可视化（以mmselfsup的自监督为主）的技术分享，十分全面，与你分享~文章目录1.grad-cam原理2.计算方法3.操作分析4.代码开发
来一块葱花饼·2022-12-29 21:10

pytorch gradCAM 热力图 特征可视化 guid，权重的计算过程，github 地址，可视化地址

1、pytorch实现Grad-CAM和Grad-CAM++,可以可视化任意分类网络的ClassActivationMap(CAM)图2、Pytorch版本cam图经过resnet50网络，直接可用的显示代码
贝猫说python·2022-12-29 11:23

Tensorflow2.0 卷积神经网络可视化 （三）类激活热力图 （CAM，class activation map）

目录标题类激活热力图(CAM，classactivationmap）导入ImageNetVGG16网络加载任一图片VGG16预测类别应用Grad-CAM算法绘制激活热力图前三类结果比较参考类激活热力图(
老光头_ME2CS·2022-12-28 20:40

[可解释机器学习]Task04：[算法]GradCAM

本文分为两部分：算法讲解+论文精读一、GradCAM深度学习可解释性分析论文：Grad-CAM:VisualExplanationsFromDeepNetworksviaGradient-BasedLocalization
pink_storm·2022-12-26 09:03

Lime算法总结--可解释性机器学习算法总结

一.引言前面我们进行了CAM、GRAD-CAM算法的介绍，本文我们继续介绍一种算法:Lime（LocalInterpretableModel-AgnosticExplanations）二.算法介绍Lime
南京比高IT·2022-12-24 14:51

四、GradCAM可解释性分析——可解释性机器学习（DataWhale组队学习）

目录CAM算法回顾CAM算法流程CAM算法的精妙之处CAM算法的缺点GradCAMGrad-CAM算法的优点：Grad-CAM算法的缺点：Grad-CAM算法的改进Grad-CAM++算法Score-CAM
卡拉比丘流形·2022-12-24 14:07

论文笔记：Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

一、这篇论文解决什么问题模型的可解释性：类别判别性（class-discriminative）：不同类别画出来的区域不一样高分辨率（highresolution）：最好是和原图一样，可以找到细粒度的信息，从像素级别可以知道到底是哪部分使得网络预测出相应的类别与人类直觉一致CAM的局限性：必须有GAP层，所以得修改模型结构，换来了可解释性的同时牺牲了精度必须有GAP层，修改了模型结构后，需要重新训练
foreverbeginnerz·2022-12-23 18:00

Grad-CAM的pytorch代码

Grad-CAM:通过得到每对特征图对应的权重，最后得到一个加权和。用梯度的全局平均来计算权重。
junjian Li·2022-12-21 12:49

(四)微调ResNet50以诊断COVID-19

目录训练模型评估模型渐变权重类激活映射（Grad-Cam）下一步下载源300.4KB在本系列文章中，我们将应用深度学习（DL）网络ResNet50来诊断胸部X射线图像中的Covid-19。
寒冰屋·2022-12-21 12:49

可解释性神经网络(可视化)：CAM/Grad-CAM pytorch相关代码

目录为什么神经网络要具有可解释性前言类激活图（CAM,classactivationmap），可视化1.1CAM的工作原理2.基于梯度的CAM（Grad-CAM）pytorch实现Grad-CAM为什么神经网络要具有可解释性前言神经网络往往被称为
qq_46644680·2022-12-21 12:47

【学习打卡】GradCAM可解释性分析

文章目录引言AI发展CAM算法缺点高精度与可解释性Grad-CAM算法原理应用：兼容各样任务GuidedGrad-CAMGuidedBackprop原理GuidedGrad-CAM实验Grad-CAM、
爱学习的书文·2022-12-21 12:53

python特征相关性热力图怎么画_CNN可视化之类激活热力图Grad-CAM

船长黑板报所有文章和代码的最新版本均在Captain1986/CaptainBlackboardgithub.com维护，知乎不做维护您的Star是对我的鼓励##引言卷积神经网络因为其在很多任务上效果很好但是其学到的内容和规则很难用人类理解的方式来呈现（相对于传统机器学习算法，例如决策树或者逻辑回归等），所以被很多人认为是“黑盒”。如果我们可以可视化1.网络模型里面的**中间层的激活**结果；2.
weixin_39731107·2022-12-20 15:44

Grad-CAM论文总结

chen-zhao-yu-80ICCV2017，IJCV2019原文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02391官方开源代码：https://github.com/ramprs/grad-cam
机器学习与AI生成创作·2022-12-20 15:41

Grad-CAM--可解释机器学习算法

Gradient-weightedClassActivationMapping(Grad-CAM)是基于CAM的基础上进行改进提出的，在没有注意力机
南京比高IT·2022-12-20 15:36

CNN模型解释性（可视化）及实现 ---- Guided-backpropagation, Deconvolution, CAM, Grad-CAM，Grad-CAM++

CNN模型解释性（可视化）及实现----Guided-backpropagation,Deconvolution,CAM,Grad-CAM，Grad-CAM++目录CNN模型解释性（可视化）及实现---
Amberrr-L·2022-12-19 08:52

pytorch 实现Grad-CAM和Grad-CAM++（转）

Grad-CAM.pytorchpytorch实现Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization和Grad-CAM
贝猫说python·2022-12-19 08:22

Grad-CAM论文笔记

Grad-CAM论文笔记Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalizationAbstract我们提出了一种技术
麻花地·2022-12-19 08:50

神经网络的解释方法之GAP、CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++的理解

目录GAP&CAMGrad-CAM实践部分Grad-CAM++卷积神经网络的解释方法之一是通过构建类似热力图(heatmap)的形式，直观展示出卷积神经网络学习到的特征，当然，其本质还是从像素的角度去解释卷积神经网络。在深度学习的可解释性研究中比较经典的研究方法是采用反卷积（Deconvolution）和导向反向传播（Guided-backpropagation）等。而随着NetworkInNet
牵一发而动全身·2022-12-18 13:46

Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

作者在这篇文章中提出了一个新的概念，叫做Grad-CAM，全称Gradient-weightedClassActivationMapping。与CAM不同的是，文章
丽宝儿·2022-12-18 11:17

【计算机视觉】Class Activation Mapping（CAM、GradCAM） 特征定位、激活图

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51631163目录论文来源GAP（全局平均池化层）CAM（类激活映射）CAM的缺陷CAM的应用Grad-CAM两者区别输出加softmax
学渣渣渣渣渣·2022-12-17 09:34

Grad-CAM简介-网络 热力图分析

论文名称：Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization论文下载地址：https://arxiv.org
商在兴·2022-12-16 12:30

使用pytorch grad cam时报错 ValueError: need at least one array to concatenate

grad-cam计算时需要梯度信息，不能冻结模型权值…如果冻结了权值，需要再设置回来model.requires_grad_(True)发生以下两种错误，应该都是这个原因ValueError:needatleastonearraytoconcatenateRuntimeError
wangchen1801·2022-12-12 17:17

tensorflow2- Grad-CAM类激活可视化

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总结迁移学习,类激活图原因待续Grad-CAM类激活可视化如何获取图像分类模型的类激活热图
cvvoid·2022-12-09 15:05

特征图可视化(pytorch)

本篇博客的可视化是可视化网络的每层特征图，不是指类激活图（CAM）可视化，CAM可视化可以参考Grad-Cam实现流程(pytorch)这篇博客的目的仅是记录而已，由于距离上次使用过于久远，具体参考文章已经找不到
景唯acr·2022-12-09 12:14

【Pytorch学习笔记】通过实现Grad-CAM学习module中的forward_hook和backward_hook函数

一、pandas是什么？1.引入库代码如下（示例）：importcv2importosimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision.transformsastransforms2.定义网络代码如下（示例）：classNet(nn.
秋天的波·2022-12-08 03:51

基于轻量级CNN的12306验证码识别分析系统

在我很早的一篇文章中有写过图标型验证码识别的实践项目，这里主要是基于以往的实践经历做出的技术升级，包括：模型轻量化、界面开发、Grad-CAM热力图集成等。
Together_CZ·2022-12-03 08:52

注意力机制和可解释性【阅读笔记】

不，你这篇论文搞错了视觉可解释性的可视化方法Grad-CAM简介本文是针对上面提到的这几篇文章的学习笔记，仅供自己总结重要观点。建议读者先去阅读上面提到的文章~注意力机制是什么？
努力米花开·2022-12-01 18:35

实现Grad-CAM 可视化算法的过程记录

一、需要注意的地方1、挂hook的layer当我们想要看分类响应图上的得分，及model关注的地方时，需要记录传播的层是激活函数的输出，而不是预测分类得分的卷积层的输出。也就是说挂hook的layer一定要是分类head之前的激活函数层2、激活函数的inplace一定要设置成False可以用下列函数实现#激活函数的inplace一定要为False形式，否则保存不了梯度defchange_inpla
匿名的魔术师·2022-12-01 02:26

Grad-CAM

其实还是关于yolo的利用Grad-CAM解释目标检测框架研究者研究了视觉物体检测器的可解释性问题。具体来说，研究者在YOLO目标检测器的示例中演示了如何将Grad-CAM集成到模型架构中并分析结果。
tt姐whaosoft·2022-11-26 07:25

初识Grad-CAM

基于论文：Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization论文下载地址：https://arxiv.org
果子尝尝·2022-11-26 01:41

热度图掩膜裁剪-python

本文代码：pytorch-Grad-CAM-热度图制作掩膜-对原图进行剪裁-Python文档类资源-CSDN下载（使用kaggle直接导入使用，或者使用jupyter等工具打开）CAM和Grad-CAM
icecreamdinner·2022-11-26 01:08

Pytorch使用Grad-CAM绘制热力图

原理与代码学习自B站霹雳吧啦Wz老师使用grad_cam对不同预测目标的图像做activate图。效果见下图。使用的是自己训练的MobileNetV2需要模型feature的最后一层，模型训练权重。代码如下：importjsonimportosimportnumpyasnpimporttorchfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltfromto
weixin_44040169·2022-11-26 01:04

Grad-CAM：main_cnn.py源码解析

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.02391另一篇代码解析：Grad-CAM：utils.py源码解析代码用的是根据官方代码精炼后的一个代码，自己做了注解：importosimportnumpyasnpimporttorchfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchvisionimportmodels
Taylor不想被展开·2022-11-25 03:46

Grad-CAM：utils.py源码解析

Grad-CAM是使用任何目标概念的梯度（比如分类类别中的某一类的logits，甚至是caption任务中的输出），流入最后的卷积层，生成一个粗略定位图来突出显示图像中用于预测的重要区域。
Taylor不想被展开·2022-11-25 03:16

Grad-CAM在语义分割中的pytorch实现

利用pytorch，实现在语义分割任务中得到某个类别的Grad-CAM主要参考github：pytorch-grad-cam首先将pytorch-grad-cam中提供的pytorch-grad-cam
欧二lord·2022-11-25 02:43

Keras 实现 Grad-CAM 基于 VGG16模型

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Grad-CAM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
Eternal student·2022-11-25 02:13

grad-CAM用于自己的语义分割网络【亲测】

一、如果不出错的话参考链接：https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam1、先将此github源码clone到本地2、参考pytorch-grad-cam/tutorials/ClassActivationMapsforSemanticSegmentation.ipynb3、把包都导好。4、注意推理做的归一化与标准化跟自己训练的时候弄成一样的import
鱼鱼症患者·2022-11-25 02:24

mmdetection里进行特征图可视化

文章目录@[TOC](文章目录)前言1.特征可视化2.为了在mmdetection使用可视化效果图前言    在mmdetection里实现简单的特征可视化代码，不是像Grad-CAM算法那样对分类或检测直接通过反向传播值进行可视化的
AI、明察秋毫·2022-11-25 00:43

Grad-Cam梯度类激活&卷积输出特征可视化&卷积核可视化【附实现代码】

文章目录前言一、Grad-CAM梯度类激活映射1.1效果图1.2程序二、卷积输出特征可视化2.1效果图2.1程序三、卷积核可视化3.1效果图3.2程序前言我在研究生阶段主要做的是深度学习情感识别的可解释性研究
SuperChuangChuang·2022-11-24 05:36
上一页 1 2 3 4 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他