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Grad-CAM.pytorchpytorch实现Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization和Grad-CAM

Grad-CAM论文笔记Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalizationAbstract我们提出了一种技术

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

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

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

论文名称：Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization论文下载地址：https://arxiv.org

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

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

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

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.

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。

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？

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

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。

基于论文：Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization论文下载地址：https://arxiv.org

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

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

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

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。

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

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

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

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

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

在Grad-CAM++和GuidedGrad-CAM++显著图中，**狗（多个对象）的可视化效果更好（第一行和第二行），并且该类的整个区域都处于局部状态（第三行和第四行），**而Grad-CAM热图仅显示部分覆盖范围

目录01研究背景02整体架构021Guided-Backpropagation022梯度计算03实验分析031消融实验04结论01研究背景解释技术：为了建立对智能系统的信任，并使其有意义地融入我们的日常生活，很明显，我们必须建立“透明”模型，解释它们为什么预测他们所预测的。在以下三个不同阶段都有作用：当AIHumans（RL，Reinforcementlearning）解释技术教人们如何做更好的选

Grad-CAM学习中的一点小困惑这篇博客主要用于自己学习过程的记录，有很多不完善或者错误的地方，还请路过的大佬多指教1、Grad-CAM操作：在CNN中，网络进行前向传播（一般取最后一个卷积层）得到特征图

图片读取：fromPILimportImageimg=Image.open(img_path).convert('RGB')第一种读取方式：importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportcv2impo

作者：19届lz论文：《ImprovedVisualExplanationsforDeepConvolutionalNetworks》问题:虽然Grad-CAM等基于梯度的方法生成的可视化为CNN模型所做的预测提供了解释

问题：为什么Grad-CAM最后要用Relu把加权求和后的负值变为0呢（等效于就是忽略掉负的梯度值）？

《Grad-CAM：VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization》《Grad-CAM：基于梯度定位的深层网络可视化解释》

4.2.3可视化理解卷积神经网络背景基于Deconvolution的方法基于Backpropagation的方法Guided-BackpropagationCAM（ClassActivationMap）Grad-CAM

花朵分类结果展示Grad-Cam可视化方法模型分析折线图和平均耗时展示计算量展示这一节我们继续上一节讲解训练结果测试与验证。

使用grad-cam进行特征图的可视化1.Swin-Transformer官方预训练模型的可视化2.自己的模型可视化pytorch-grad-cam提供了对模型训练可视化的工具，支持CNN、VisionTransformers

对Grad-CAM的调用我们封装到一个py文件中（cam_utils.py），同时在主函数代码中建立模型，加载预训练参数等操作：1）建立模型、

1pyTorchHook本节内容引用自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75054200首先贴一段维基百科中对钩子的定义：钩子编程（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术。处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。Hook是

目录一、GradCAM可视化实施与效果1、配置和效果2、修改处二、代码分析1、debug参数记录2、打印日志处3、功能处接口（1）实例化模型（2）对img的处理(3)YOLOV5Grad-CAM(4)前向传播过程（5）设置保存结果的路径（6）热力图的实现（7）画标签和矩形框三、创建的文件和构造的类都是干什么的，它们的作用都是什么1、yolov5_object_detect.py2、gradcam.

一、grad-cam加载网络模型可以通过model=models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)直接加载网上的预训练模型，获取的模型具体信息如下：Mobilenet

Grad-CAM简介_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客_grad-cam不得不提一句的是，在CNN中，是将多个通道的特征图加权起来。就是B*H*W*C在C这个维度上加权。

目录GradCam可视化ResNet50范例GradCam可视化自定义的网络结构pytorch中加载模型的方式：不同项目工程集成了自己加载模型的方式open-mmlab加载模型结构调用mmcv库，加载模型预训练参数初始化GradCAM，指定想要可视化的模型及网络层GradCam可视化ResNet50范例importargparseimportcv2importnumpyasnpimporttorc

简洁实现参考资料前言CNN中的特征可视化大体可分为两类：细节信息：ZFNet中使用的deconvolution，改进的guidebackpropagation信息的重要性区分：类激活图（CAM），改进的Grad-CAM

本文中绘制类激活热力图的基本方法参考自：https://blog.csdn.net/sinat_37532065/article/details/103362517在该方法的基础上，本文添加了如下功能：根据网络层的名字，可视化模型指定层的类激活热力图。本文使用的backbonenetwork为Resnet50，运行时需要根据实际使用的网络来修改以下两个参数：1."layers_names"：包含模

可参考博客Pytorch可视化模型任意中间层的类激活热力图(Grad-CAM)_潜行隐耀的博客-CSDN博客_pytorch热力图Pytorch输出网络中间层特征可视化_Joker-Tong的博客-CSDN

权重与GAP前的特征图做加权和得热图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。

kerasCAM和Grad-cam原理简介与实现文章目录两种分类模型1、特征提取(featureextraction)+flatten+softmax2、featureextraction+GAP+softmax

CAM来自LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization,CVPR2016；GradCAM来自Grad-CAM:VisualExplanationsFromDeepNetworksviaGradient-BasedLocalization

本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化，可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。

注意力模块的排列4实验4.1消融研究4.1.1探索计算通道注意的有效方法4.1.2探索计算空间注意的有效方法4.1.3如何结合通道和空间注意模块4.1.4总结4.2在ImageNet-1K的图像分类4.3使用Grad-CAM

这两天对pytorch中的梯度计算以及其自动求导机制进行一个简单的实验，主要部分有两个，第一部分是关于pytorch求梯度的简单接口；第二部分是描述grad-cam进行可视化的简单原理与大概的逻辑实现。