pytorch CAM得到热力图
时间: 2023-08-12 21:09:29 浏览: 57
Pytorch CAM(Class Activation Mapping)是一种用于可视化卷积神经网络(CNN)的工具,通过它可以观察网络在分类任务中更关注哪些区域。CAM的计算方法如下:
1. 首先,对于一个CNN模型,我们需要获取最后一个feature map。
2. 对最后一个feature map进行全局平均池化(GAP),得到各个通道的均值。
3. 将均值通过全连接层(FC)等映射到类别得分(class score)。
4. 找出得分最高的类别,并计算该类别相对于最后一个feature map的梯度。
5. 将梯度可视化到原始图像上,得到热力图。
通过这个热力图,我们可以直观地看到网络在分类任务中更关注的区域。\[3\]
如果你想了解更多关于Pytorch CAM的实现细节,你可以参考这篇博文:https://blog.csdn.net/qq_27061325/article/details/84728539。这篇博文提供了一个基于Pytorch的CAM实现,并解决了在Pytorch中自动求导机制下保存中间变量导数值的问题。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch可视化神经网络热力图(CAM)](https://blog.csdn.net/sinat_37532065/article/details/103362517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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