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可视化医学3D影像

pytorch-grad-cam源代码阅读和调试

本资源文件提供了一个基于PyTorch的Grad-CAM可视化实例，特别针对ResNet18模型。Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）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技术。通过Grad-CAM，我们可以直观地看到模型在分类任务中关注的图像区域，从而帮助理解模型的决策过程。内容概述 Grad-CAM原理：简要介绍了Grad-CAM的基本原理和计算过程。代码实现：提供了在ResNet18模型上应用Grad-CAM的完整代码，包括模型加载、前向传播、梯度计算和热力图生成。结果展示：展示了使用Grad-CAM生成的可视化结果，帮助用户理解模型在不同层级的激活情况。使用方法环境准备：确保已安装PyTorch和相关依赖库。代码运行：直接运行提供的Python脚本，即可生成ResNet18模型的Grad-CAM热力图。结果分析：通过生成的可视化结果，分析模型在不同层级对图像的关注区域。注意事项本教程适用于快速上手Grad-CAM技术，代码结构简洁，适合初学者学习和参考。用户可以根据自己的需求，修改代码以适应其他模型或数据集。

Grad-CAM：Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization论文原文加翻译

内容概要：本文深入解析了深度学习模型的“黑盒”困境，并重点介绍了两种提升模型可解释性的关键技术——Grad-CAM与注意力可视化。Grad-CAM通过计算最后一个卷积层的梯度信息生成热力图，直观展示图像中对模型预测最具贡献的区域，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶和图像分类等场景。注意力可视化则基于Transformer架构中的自注意力机制，通过可视化注意力权重分布，揭示模型在处理文本或图像时关注的关键位置。文章详细阐述了两种技术的核心原理、实现步骤、代码示例及各自的优势与局限性，并进行了对比分析，帮助读者理解其适用范围与特点。; 适合人群：具备一定深度学习基础，从事计算机视觉、自然语言处理或AI可解释性研究的研发人员、研究生及工程师；尤其适合希望提升模型透明度与可信度的技术从业者；使用场景及目标：①在医学诊断中验证模型决策依据，增强医生信任；②在自动驾驶系统中分析模型对行人、交通标志的识别逻辑；③在NLP任务中理解模型对关键词的关注机制；④用于模型调试、错误归因与性能优化；阅读建议：此资源结合理论推导、代码实现与实际应用案例，建议读者在学习过程中动手复现Grad-CAM与注意力可视化的代码，结合具体模型（如ResNet、ViT）进行实验，对比不同方法的可视化效果，深入理解模型内部工作机制。

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