类激活热力图

彭靖田 2023-01-13 01:50:50

课时名称	课时知识点
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>

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。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。

内容概要：本文系统介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理及其“黑盒”特性所带来的理解难题，并重点阐述了可视化分析技术在揭示CNN内部工作机制中的重要作用。文章首先回顾了CNN的定义、起源及基本架构，包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层的工作原理；随后深入探讨了为何需要对CNN进行可视化分析，指出其在理解数据处理过程、洞察特征提取机制、解释模型决策依据和优化模型性能方面的关键价值；接着详细讲解了多种常用可视化技术，如网络结构可视化（TensorBoard）、卷积操作可视化（CNN Explainer）、激活函数与池化操作的图像化展示，以及全连接层的结构演示；最后通过一个基于MNIST手写数字识别的实战案例，实现了特征图和类激活热力图的可视化，直观展示了模型在不同层次的特征提取过程和分类决策依据，并据此分析模型优劣，提出改进建议。; 适合人群：具备一定深度学习基础，正在从事或学习计算机视觉、图像识别等相关领域的研究人员、高校学生及工程技术人员；尤其适合希望提升模型可解释性、优化CNN性能的学习者。; 使用场景及目标：①帮助理解CNN各层（如卷积、池化、全连接）的具体作用与数据流动过程；②掌握如何利用可视化工具（如TensorBoard、CNN Explainer）分析模型内部机制；③通过类激活热力图等技术解释模型决策，增强模型可信度；④发现模型缺陷并指导结构优化与训练策略调整。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码实例动手实践，边学边做，尤其应在训练过程中同步应用可视化技术进行监控与分析，以深化对CNN工作机理的理解，并注重从可视化结果中提炼模型改进思路。

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）

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