基于matlab的alexnet的cam可视化分析代码

以下是基于Matlab的AlexNet CAM可视化分析代码：

首先，加载预训练的AlexNet模型：

net = alexnet;

然后，选择要进行CAM可视化分析的图像并将其调整为网络所需的大小（227x227像素）：

im = imread('example.jpg');
im = imresize(im, [227 227]);

接下来，计算模型的最后一层卷积层的输出和权重。这可以通过使用`activations`函数来完成：

act = activations(net, im, 'conv5');
w = net.Layers(end).Weights;

接下来，计算类别得分并选择最高的类别：

class = classify(net, im);
scores = squeeze(sum(sum(bsxfun(@times, act, w), 1), 2));
score = scores(class);

然后，计算CAM（类激活映射）：

cam = bsxfun(@times, act, w);
cam = sum(cam, 3);
cam = cam(:,:,class);
cam = imresize(cam, [227 227]);
cam = mat2gray(cam);

最后，将CAM叠加在原始图像上以进行可视化：

overlay = imoverlay(im, cam, 'Colormap', jet(255));
imshow(overlay)

完整的代码如下：

net = alexnet;

im = imread('example.jpg');
im = imresize(im, [227 227]);

act = activations(net, im, 'conv5');
w = net.Layers(end).Weights;

class = classify(net, im);
scores = squeeze(sum(sum(bsxfun(@times, act, w), 1), 2));
score = scores(class);

cam = bsxfun(@times, act, w);
cam = sum(cam, 3);
cam = cam(:,:,class);
cam = imresize(cam, [227 227]);
cam = mat2gray(cam);

overlay = imoverlay(im, cam, 'Colormap', jet(255));
imshow(overlay)