首先,基于图像和数值数据作为共同输入,自己创建一个CNN回归模型,其中图像和数值数据在全连接层进行拼接;然后,对CNN模型进行训练;最后,实现Grad-Cam可视化,计算最后一个卷积层中所有特征图对预测结果的权重,以热力图的形式把特征图映射到原始图片中,显示图像中用于预测的重要区域。PyTorch完整代码实现

时间: 2023-12-22 20:04:54 浏览: 303
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以下是基于图像和数值数据作为共同输入的CNN回归模型的PyTorch代码实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # Convolutional layers for image data self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # Fully connected layers for numeric data and concatenated features self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5 + 4, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 1) def forward(self, x_img, x_num): x_img = self.pool(torch.relu(self.conv1(x_img))) x_img = self.pool(torch.relu(self.conv2(x_img))) x_img = x_img.view(-1, 16 * 5 * 5) x = torch.cat((x_img, x_num), dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # Define the transform for image data transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # Create DataLoader for the dataset dataset = MyDataset(image_dir, labels_file, transform) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) # Initialize the model and optimizer net = Net() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # Train the model for epoch in range(10): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(dataloader, 0): # Get the inputs inputs_img, inputs_num, labels = data # Zero the parameter gradients optimizer.zero_grad() # Forward + backward + optimize outputs = net(inputs_img, inputs_num) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # Print statistics running_loss += loss.item() if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') ``` 在这个模型中,我们首先定义了一个Net类,它包含了图像数据和数值数据的处理过程。对于图像数据,我们使用了两个卷积层和一个最大池化层;对于数值数据,我们使用了三个全连接层。在forward函数中,我们将图像数据和数值数据拼接在一起,然后通过全连接层得到最终的回归结果。 接下来,我们定义了一个transform对象来处理图像数据,将RGB图像转换为PyTorch需要的格式,并进行了标准化处理。然后,我们创建了一个DataLoader对象来加载数据集,并将其分为小批次进行训练。 最后,我们初始化了模型、损失函数和优化器,然后循环训练模型。在每个epoch中,我们遍历整个数据集,并使用SGD优化器进行反向传播和权重更新。在每个小批次中,我们计算损失,并每隔2000个小批次打印一次平均损失。 接下来,我们实现Grad-Cam可视化,计算最后一个卷积层中所有特征图对预测结果的权重,以热力图的形式把特征图映射到原始图片中,显示图像中用于预测的重要区域。以下是实现Grad-Cam可视化的代码: ```python import cv2 import numpy as np import torch.nn.functional as F # Define a function to get the Grad-CAM heatmap for a given input image and model def get_gradcam_heatmap(img, model, layer): # Convert the image to a PyTorch tensor img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # Get the model's prediction for the input image outputs = model(img_tensor, ...) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # Get the feature maps from the last convolutional layer features = model.conv2(img_tensor) features = F.relu(features) # Get the gradients of the predicted class with respect to the feature maps one_hot = torch.zeros((1, outputs.size()[-1]), dtype=torch.float32) one_hot[0][predicted] = 1 one_hot.requires_grad = True one_hot.backward(torch.ones_like(one_hot)) grads = model.fc2.weight.grad pooled_grads = torch.mean(grads, dim=[0, 2, 3]) # Multiply each feature map by its corresponding gradient and take the sum for i in range(features.size()[1]): features[:, i, :, :] *= pooled_grads[i] heatmap = torch.mean(features, dim=1).squeeze() heatmap = np.maximum(heatmap.detach().numpy(), 0) # Normalize the heatmap heatmap /= np.max(heatmap) # Resize the heatmap to match the original image size heatmap = cv2.resize(heatmap, (img.shape[1], img.shape[0])) heatmap = np.uint8(255 * heatmap) # Apply colormap to the heatmap and overlay it on the original image colormap = cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET) overlaid = cv2.addWeighted(img, 0.7, colormap, 0.3, 0) return overlaid # Get an example image from the dataset img, _, _ = dataset[0] # Get the Grad-CAM heatmap for the example image heatmap = get_gradcam_heatmap(img, net, net.conv2) # Display the original image and the heatmap cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Heatmap', heatmap) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个代码中,我们定义了一个get_gradcam_heatmap函数,它接受一个输入图像、一个模型和一个卷积层作为参数,并返回一个Grad-CAM热力图。首先,我们将输入图像转换为PyTorch张量,并获取模型的预测结果。然后,我们获取最后一个卷积层的特征图,并计算预测类别对特征图的梯度。接下来,我们将每个特征图乘以其对应的梯度,并求和得到一个特征图权重矩阵。我们使用这个权重矩阵对特征图进行加权平均,并对结果进行非线性处理和归一化。最后,我们将热力图重新调整大小以匹配原始图像的大小,并将其与原始图像叠加在一起。 在主函数中,我们首先从数据集中获取一个样本图像,然后调用get_gradcam_heatmap函数获取其Grad-CAM热力图,并显示原始图像和热力图。
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