类激活热力图

彭靖田 2023-01-13 01:50:50

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类激活热力图深度学习可视化：类激活热力图
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H军军 2021-03-25
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这课程太值得买了，感觉1000以内 都有市场。课程安排合理，讲解精湛，不拖泥带水，适合各个层次和行业的学习者学习，但后面的课程 还是 需要有一定的研发基础的。总之受益良多。读写彭老师！
彭靖田 2021-04-30
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@H军军 <p>希望能持续学习AI，一起为行业做出微薄贡献</p>
可视化类激活图的代码【pytorch版本】
类激活图可视化，将CNN关注区域用热力图呈现出来，代码注释部分详尽，方便理解和重写
深度学习热力图绘制代码，例如，CNN、VIT、Swin等模型，能直接使用
深度学习热力图绘制代码，例如，CNN、VIT、Swin等模型，能直接使用。CAM又叫类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等。是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。利用可视化的信息引导网络更好的学习，例如可以利用CAM信息通过"擦除"或""裁剪""的方式对数据进行增强；利用CAM作为原始的种子，进行弱监督语义分割或弱监督定位。
卷积神经网络可视化在流程工业图像识别中的应用.pdf
卷积神经网络可视化在流程工业图像识别中的应用.pdf
Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）
Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）
PyTorch实现可视化类激活图的代码
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 实现CNN关注区域的热力图可视化，通过类激活图清晰地展示出卷积神经网络关注的重点区域。代码注释需详细全面，便于理解与重新编写。
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