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YOLOv5目标检测之Grad-CAM热力图可视化
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Grad-CAM热力图可视化
bai666ai
2023-01-13 00:38:32
课时名称
课时知识点
Grad-CAM热力图可视化
实战篇包括:PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、Grad-CAM热力图可视化
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Grad-CAM热力图可视化
课时名称课时知识点Grad-CAM热力图可视化实战篇包括:PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、Grad-CAM热力图可视化
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hanhanyld
2022-11-01
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usage: main.py [-h] [--model-path MODEL_PATH] [--img-path IMG_PATH] [--output-dir OUTPUT_DIR] [--img-size IMG_SIZE] [--target-layer TARGET_LAYER] [--method METHOD] [--device DEVICE] [--names NAMES] [--no_text_box] main.py: error: unrecognized arguments: model_20_cv3_act 这是什么情况
bai666ai
2022-11-02
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@hanhanyld
<p>注意使用课程网盘上的代码</p>
Grad
-
CA
M
可视化
医学3D影像
Grad
-
CA
M(
Grad
ient-weighted Class Activation Mapping)是一种
可视化
技术,它允许我们理解深度学习模型在进行决策时所关注的图像区域。这一技术特别适用于3D医学影像,因为这些影像数据通常包含丰富的诊断信息,...
【源代码文件】pytorch-
grad
-
ca
m源代码阅读和调试
5. **
可视化
**:使用matplotlib或其他
可视化
库,绘制
Grad
-
CA
M
热力图
,与原始图像对比,观察是否合理。 在调试时,你可以用不同的输入图像和目标类别测试代码,看看
Grad
-
CA
M的输出是否符合预期。如果输出不符合预期...
Grad
-
CA
M:Visual Explanations from Deep Networks via
Grad
ient-based Lo
ca
lization
最后,将这些权重与原始激活图相乘,再进行卷积,生成最终的
Grad
-
CA
M
热力图
,该图指示了输入图像中影响预测的区域。
Grad
-
CA
M的显著优点是它并不局限于特定的网络结构,可以应用于任何具有卷积层的网络,并且不需要...
PyTorch 实现
Grad
-
CA
M 与
Grad
-
CA
M++,支持任意分类网络及 Faster R-CNN、Retinanet 目标检测网络的
CA
M 图
可视化
,欢迎试用关注并反馈问题
Grad
-
CA
M技术依赖于卷积神经网络(CNN)的架构,它通过网络中的最后一个卷积层生成一个
热力图
(heatmap),显示了各个像素点对于最终分类结果的重要程度。
Grad
-
CA
M++作为改进版本,提供了更细致的权重分配,能够更...
基于PyTorch的图像分类模型
可视化
研究:
热力图
、特征图与
Grad
-
CA
M
可视化
结果对比分析,涉及VGG、ResNet、Densenet及MobileNet网络结构在CIFAR10与Mini-Ima
热力图
、特征图与
Grad
-
CA
M
可视化
结果对比分析,涉及VGG、ResNet、Densenet及MobileNet网络结构在CIFAR10与Mini-ImageNet数据集上的应用,
热力图
可视化
、特征图
可视化
、
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ca
m 图像分类模型 vgg resnet dense...
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