CAM与Grad-CAM

分类激活热图,能很好的展示出网络在分类时主要注意力在哪儿

CAM

中心思想:GAP(Global Average Pooling)替换掉全连接层,训练,得到GAP到softmax层的权重。权重与GAP前的特征图做加权和得热图
CAM与Grad-CAM_第1张图片

Grad-CAM

不用替换全连接层重新训练
中心思想:类别的得分对第k个特征图的每个像素算偏导再求平均即得到权重。权重和最后一个特征图求加权和,得热图。
指路: http://bindog.github.io/blog/2018/02/10/model-explanation/.

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