Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based L阅读笔记-网络可视化NO.3

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

这是网络可视化的第三篇，其余两篇分别是：

①《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》阅读笔记-网络可视化NO.1
②《Learning Deep Features for Discriminative Localization》阅读笔记-网络可视化NO.2
欢迎大家批评指正，留下宝贵意见

• 综述：
  　1）paper中华提出了一种新的可视化CNN的方法-Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)，可以说是CAM的升级版
  　2）Grad-CAM可适用于任何网络结构，省去了修改网络结构并训练的烦恼，一定程度上是对CAM的泛化
  　3）使用此种结构，可以应用到以下几个问题中：
  　3.1）之前的CAM必须对包含多层的FC进行修改(使用GAP进行替换)，而Grad-CAM则不必修改网络，从而避免了一些麻烦
  　3.2）可用于结构化输出，such as captioning(这一块还不是很了解)
  　3.3）可用于视觉问题解答或者增强学习中
  　4）有关CAM的介绍，可以参阅《Learning Deep Features for Discriminative Localization》这篇论文的阅读笔记
• 对于网络可视化，我们可以采用两种方式：
  　1）deconvnet(反卷积)
  　2）guided-backpropagation(导向反向传播)
  　这两种方式在一定程度上帮助我们理解在CNN中
  　反向传播(backpropagation)/反卷积(deconvnet)/导向反向传播(guided-backpropagation)这三者究竟有什么区别？？？
  　　反卷积和导向反向传播的基础是反向传播，就是对梯度进行求导，然后更新我们的参数，就是学习的过程，具体见paper，论文中有一张图十分清楚的对比了正向传播/反向传播/反卷积/导向反向传播，4者不同之处主要体现在经过ReLU时对梯度的选择性，见下图：
  　　
  　　注：图中粗略解释了几者的区别，虽说区别并不大，只是经过ReLU时对梯度的取舍方式不同，但这微小的改变却使得可视化的效果大有不同
• paper中举了一个小demo，使用Grad-CAM的效果如下：
  　
  　注：这样的结果十分符合我们人眼的观测效果，当我们说一张图中有一条狗狗的时候，也主要依靠狗狗的头部进行判别，猫咪也是如此。

• 实现方法：
  　1）在CAM中，我们根据最后一层的FC学到的权重作为对应feature map的权重，而后upsampling到原像素空间，看起来利索应当，但当我们在最后一次适用conv之后，得到对应的feature map,之后多次使用FC，我们如何计算feature map对应的权重呢？
  　这里有一个小问题，我们为什么使用conv阶段最后一次得到的feature map呢？因为最后一次conv得到的feature map是前面多次conv+ReLU+pooling的结果，具有最强的空间信息和语义信息，随后的FC和softmax所提取的信息已经很难理解，所以我们若想实现CNN的可视化，必须好好利用最后一次conv得到的feature map。
  　下面开始我们的计算过程：

  接下来我们言归正传，如何计算我们经过FC之后的feature map权重呢？计算公式如下：

  αck=1Z∑i∈w∑j∈h∂yc∂Akij α k c = 1 Z ∑ i ∈ w ∑ j ∈ h ∂ y c ∂ A i j k

  
  　其中 αck α k c 代表针对类C，第k个feature map的权重， Z Z 代表feature map的大小， w,h w , h 分别代表feature map的宽度和高度， yc y c 代表未经过softmax之前时类C的得分， Akij A i j k 代表第k个feature map中位置(i,j)的激活值。
  由此我们得到了类C的Grad-CAM，如下：

  LcGrad−CAM=ReLU(αck∗Ak) L G r a d − C A M c = R e L U ( α k c ∗ A k )

  
  　此处我们为何进行ReLU运算呢?因为在我们的Grad-CAM中，我们只关注那些对预测结果起到positive influence on the class，倘若出现了negative则直接将其过滤掉。
  由此我们得到了类C的得分，如下：

  Sc=∑k∈Kαck∗1Z∑i∈w∑j∈hAki,j S c = ∑ k ∈ K α k c ∗ 1 Z ∑ i ∈ w ∑ j ∈ h A i , j k

  
  　其中 αck α k c 代表第k个feature map对类C的权重, ∑i∈w∑j∈hAki,j ∑ i ∈ w ∑ j ∈ h A i , j k 代表第k个feature map

  整体结构如下所示：
  
  注：paper中还强调Grad-CAM可视化方法不仅仅可用于一般的图像分类网络的可视化、输出结构化网络的可视化还可用于视觉问答网络的可视化等等

• Guided Grad-CAM(导向反向传播和Grad-CAM的结合)
  　1）问题：虽然Grad-CAM可以很好的类别判别能力，也可以将相关区域定位出来，但是其不具备像素空间梯度可视化(比如导向反向传播和反卷积这种细粒度重要性可视化)的方法
  　2）解决问题：
  　　2.1）首先对图像使用插值法进行上采样
  　　2.2）然后将导向反向传播和Grad-CAM结合起来，实现可视化
• 实验
  　1）首先进行了定位实验
  　　我们首先在ImageNet数据集上进行预测，然后获取对应的Grad-CAM，选择最大激活值得15%作为threshold，画出bounding box，结果如下：
  　　
  　　注：paper中解释到，在物体定位实验中，Grad-CAM取得了较好的实验效果；但在分类实验中，由于修改了网络结构，致使分类性能下降了2.98%
  　2）之外还做了一些其他实验，有时间了会补充上，再和大家一起交流

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*作者：gengmiao 时间：2018.02.19,原创文章，转载请保留原文地址、作者等信息*