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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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-CAM（Gradient-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，...

5. **可视化**：使用matplotlib或其他可视化库，绘制Grad-CAM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-CAM的输出是否符合预期。如果输出不符合预期...

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-CAM热力图，该图指示了输入图像中影响预测的区域。 Grad-CAM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...

Grad-CAM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-CAM++作为改进版本，提供了更细致的权重分配，能够更...

热力图、特征图与Grad-CAM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、gradcam 图像分类模型 vgg resnet dense...

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