特征可视化

在OpenCV中使用applycolormap（伪彩色函数） 
OpenCV的定义12种colormap（色度图），可以应用于灰度图像，使用函数applycolormap产生伪彩色图像。让我们很快看到如何将色度图的一种模式colormap_jet应用到一幅图像中。
import cv2

im_gray = cv2.imread("pluto.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
im_color = cv2.applyColorMap(im_gray, cv2.COLORMAP_JET)

colormap（色度图）的视觉表示和COLORMAP_*的数值，左边的颜色模式表示较低的灰度值，右边的则表示较高的灰度值。

 

得到特征图fea后,

heatmap = np.mean(fea, axis=-1)

heatmap = np.maximum(heatmap, 0)  # heatmap与0比较，取其大者

heatmap /= np.max(heatmap)

再继续：

就可以得到

其他可参见“https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/85055520”

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