Grad-CAM

TBC(Tied Block Convolution)：具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN

TiedBlockConvolution网络设计TBC公式化在瓶颈模块中的TBC/TGCTBC和TFC在注意力模块中的应用实验结果ImageNet分类物体检测和实例分割轻量级注意力消融研究总结补充资料物体检测和实例分割的详细结果额外的Grad-CAM
静静AI学堂·2024-02-14 09:28

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）项目背景与意义在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。
OverlordDuke·2024-02-14 02:12

Grad-cam报错AttributeError: ‘GradCAM‘ object has no attribute ‘activations_and_grads‘

pipinstall"grad-cam==1.4.0"
盛世芳华·2024-01-29 16:11

使用YOLOv8和Grad-CAM技术生成图像热图

目录yolov8导航YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）概述环境准备代码解读导入库定义letterbox函数调整尺寸和比例计算填充应用填充yolov8_heatmap类定义和初始化后处理函数绘制检测结果类的调用函数热图生成细节参数解释weightcfgdevicemethodlayerbackward_typeconf_thresholdratio热力图解读程序源码下载地址计算机视觉YOLOv
E寻数据·2023-12-30 23:59

Grad-CAM原理

这篇是我对哔哩哔哩up主@霹雳吧啦Wz的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享只要大家一提到深度学习缺乏一定的解释性比如说在我们之前讲的分类网络当中网络它为什么要这么预测它针对每个类别所关注的点在哪里呢在greatcam这篇论文当中呢就完美的解决了在cam这篇论文当中存在一些问题在greatcam当中我们既不需要修改网络的结构也不需要对网络做进一步的训练举个非常有意思的一个例子这里呢我们也来简单的
芒果香菠菠·2023-12-15 17:06

神经网络中的 Grad-CAM 热图（Gradient-weighted Class Activation Mapping）

Grad-CAM（Gradient-weightedClassActivationMapping）是一种用于可视化卷积神经网络（CNN）中特定类别的激活区域的方法。
温柔的行子·2023-12-03 11:22

分类任务使用Pytorch实现Grad-CAM绘制热力图

对于深度学习网络，在我们指定数据集类别的情况下，Grad-CAM能够绘制出相应的热力图，让我们能够非常直观的看出网络关注的主要区域与特征是什么。
钟黎丶·2023-12-02 22:16

Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks 论文阅读笔记

Grad-CAM++:ImprovedVisualExplanationsforDeepConvolutionalNetworks会议：WACV时间：2018年本文针对Grad-CAM中出现的问题，例如当图像中存在多个目标或单个物体存在多个部分时
Stalker_DAs·2023-11-02 02:45

神经网络的解释方法之CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++、LayerCAM

原理优点缺点GAP将多维特征映射降维为一个固定长度的特征向量①减少了模型的参数量；②保留更多的空间位置信息；③可并行计算，计算效率高；④具有一定程度的不变性①可能导致信息的损失；②忽略不同尺度的空间信息CAM利用最后一个卷积层的特征图×权重（用GAP代替全连接层，重新训练，经过GAP分类后概率最大的神经元的权重）效果已经很不错需要修改原模型的结构，导致需要重新训练该模型，大大限制了使用场景，如果模
故山月白·2023-11-02 02:43

[PyTorch]即插即用的热力图生成

先上张效果图，本来打算移植霹雳老师的使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图。
ViperL1·2023-10-20 00:13

机器学习笔记 - 基于pytorch、grad-cam的计算机视觉的高级可解释人工智能

一、pytorch-gradcam简介Grad-CAM是常见的神经网络可视化的工具，用于探索模型的可解释性，广泛出现在各大顶会论文中，以详细具体地描述模型的效果。
坐望云起·2023-10-08 13:24

FastViT实战：使用FastViT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安装mmcv数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集补充一个知识点：torch.jit两种保存方式摘要论文翻译：https
静静AI学堂·2023-09-11 13:47

[论文必备]梯度加权的类激活热力图（Grad-CAM）可视化以及踩坑经历分享

本篇文章分享一下实现方法和踩坑经历~友情提示：全文3万多字，包含代码分块讲解，步骤超级详细，可以先点再慢慢看哦~目录一、什么是Grad-CAM二、Grad-CAM的原理⭐三、yolov5结合Grad-CAM
路人贾'ω'·2023-09-08 10:27

Grad-CAM，即梯度加权类激活映射 (Gradient-weighted Class Activation Mapping)

Grad-CAM，即梯度加权类激活映射(Gradient-weightedClassActivationMapping)，是一种用于解释卷积神经网络决策的方法。
：）�东东要拼命·2023-09-07 17:46

Grad-CAM 小陈读paper系列（摘要加引言）

我们的方法——梯度加权类激活映射（Grad-CAM），使用任何目标概念的梯度（例如“狗”甚至标题的logits），流入最终的卷积层以产生粗略的定位图，突出显示图像中的重要区域来预测概念。
：）�东东要拼命·2023-09-07 17:12

FasterViT实战：使用FasterViT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://blog.csdn.net/m0_47867638
静静AI学堂·2023-09-05 00:27

第56步 深度学习图像识别：CNN梯度权重类激活映射（TensorFlow）

WIN10的64位系统演示一、写在前面类激活映射（ClassActivationMapping，CAM）和梯度权重类激活映射（Gradient-weightedClassActivationMapping，Grad-CAM
Jet4505·2023-08-08 07:20

CloFormer实战：使用CloFormer实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装efficientnet_pytorch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://blog.csdn.net
AI浩·2023-06-21 07:17

如何使用grad-cam对ViT的输出进行可视化（附代码）

使用grad-cam对ViT的输出进行可视化[TOC]前言VisionTransformer(ViT)作为现在CV中的主流backbone，它可以在图像分类任务上达到与卷积神经网络(CNN)相媲美甚至超越的性能
·2023-06-21 02:35

VanillaNet实战：使用VanillaNet实现图像分类

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://blog.csdn.net/m0_47867638
AI浩·2023-06-15 07:08

CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比

当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。模型专注于正确的特征比模型的准确性更重要。理解CNN的方法主要有类激活图(ClassActivationMaps,CAM)、梯度加权类激活图(GradientWeightedClassActivationMapping,Grad-CA
deephub·2023-06-08 15:38

CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比

当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。模型专注于正确的特征比模型的准确性更重要。理解CNN的方法主要有类激活图(ClassActivationMaps,CAM)、梯度加权类激活图(GradientWeightedClassActivationMapping,Grad-CA
·2023-06-08 10:21

Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现

Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。
deephub·2023-04-19 12:24

Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现

Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。
·2023-04-19 11:38

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

文章目录摘要“书生2.5”的应用1.图像模态任务性能2.图文跨模态任务性能核心技术安装包安装timm安装grad-cam安装DCNV3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
AI浩·2023-04-05 05:34

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
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