yolov7 特徵圖可視化

YOLOv7模型使用了类激活图（Class Activation Mapping, CAM）方法来对其检测结果进行特征可视化。这种方法可以让我们观察网络在经过backbone和head之后，具体关注了图像的哪些区域才能识别和定位出目标。通过特征可视化，我们可以分析比较不同的YOLOv7模型对同一个目标的关注程度。的链接中找到。此外，还有一个结合了GradCAM的YOLOv7的源码，可以在相应的Gitee链接中找到。中提供的博客文章。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【YOLOv7】结合GradCAM热力图可视化](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/126190981)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测算法——YOLOV7——详解](https://blog.csdn.net/u012863603/article/details/126118799)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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