CAM实现的流程--基于Pytorch实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了CAM实现的流程--基于Pytorch实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

CAM类激活映射

CAM是什么

  • 可视化CNN的工具, CAM解释网络特征变化,CAM使得弱监督学习发展成为可能,可以慢慢减少对人工标注的依赖,能降低网络训练的成本。通过可视化,就像往黑箱子里打了一个手电筒,让人们可以尝试去理解网络。
  • 在不同空间位置处存在这些视觉图案的加权线性和, 通过简单地将类激活映射上采样到输入图像的大小,我们可以识别与特定类别最相关的图像区域
    CAM实现的流程--基于Pytorch实现,深度学习,pytorch,人工智能,python
    CAM实现的流程--基于Pytorch实现,深度学习,pytorch,人工智能,python

[step1:选择可视化的特征层,例如尺寸为 16∗16∗1024 的特征图 step2:获取该特征的每个channel的权重,即长度为1024的向量; step3:通过线性融合的方式,把不同channel的权重赋回原特征图中,在依次的将各个通道的特征图线性相加获取尺寸为1616的新特征图; step4:对该新特征图进行归一化,并通过插值的方式还原到原图尺寸]:

  • CAM基于分类,所以被激活的区域是根据分类决定的CAM实现的流程--基于Pytorch实现,深度学习,pytorch,人工智能,python
  • 改变网络结构,例如把全连接层改成全局平均池化层,这不利于训练
  • 在弱标记图像中定位比较抽象的概念:
    CAM实现的流程--基于Pytorch实现,深度学习,pytorch,人工智能,python
  • CAM可视化这可以帮助我们理解网络,通过CAM技术,我们可以看到网络关注哪里,可以利用CAM帮助我们发现问题,改进结构

CAM与CNN

CNN的操作可以看做是滤波器对图片进行特征提取,被一层层卷积核提取后,基本就是卷积核判断是重要的信息,其值越大,特征越明显,得到卷积的关注度就越高。

一个深层的卷积神经网络,通过层层卷积操作,提取出语义信息和空间信息,我们一直都很希望可以打破深度神经网络的黑盒,可以溯源特征提取的过程,甚至可以知道特征所代表的语义内容, 通常每一层的特征图还会有很多的层,我们一般用channel表示,这些不同层(通道)特征图,我们可以认为理解为存放着卷积提取到不同的特征。随着卷积的逐层深入,该特征已经失去了原有的空间信息和特征信息,被进一步的集成压缩为具有高度抽象性的特征图。这些特征图所代表的语义信息我们不得而知,但是这些特征图的重要性我们却可以通过计算得出。所以我们的CAM主要作用就是根据不同通道的贡献情况,融合出一张CAM图,那么我们就可以更直观的了解到在图像中那些部分是在CNN中是高响应的重要信息,哪些信息是无关紧要的无聊信息文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-666513.html

到了这里,关于CAM实现的流程--基于Pytorch实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深度学习必备书籍——《Python深度学习 基于Pytorch》

    作为一名机器学习|深度学习的博主,想和大家分享几本 深度学习 的书籍,让大家更快的入手深度学习,成为AI达人!今天给大家介绍的是: 《Python深度学习 基于Pytorch》 在人工智能时代,如何尽快掌握人工智能的核心—深度学习呢?相信这是每个欲进入此领域的人面临的主

    2023年04月09日
    浏览(88)
  • 《Python深度学习基于Pytorch》学习笔记

    有需要这本书的pdf资源的可以联系我~ 这本书不是偏向于非常详细的教你很多函数怎么用,更多的是交个基本使用,主要是后面的深度学习相关的内容。 1.Numpy提供两种基本的对象:ndarray(n维数组对象)(用于储存多维数据)和ufunc(通用函数对象,用于处理不同的数据)。

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • PyTorch深度学习实战 | 基于深度学习的电影票房预测研究

    基于深度学习的映前票房预测模型(CrossDense网络结构模型),该模型通过影片基本信息如:电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。 本篇采用451部电影作为训练模型,最后再在194部影片上进行测试,模型的绝对精度为55%,相对精

    2023年04月24日
    浏览(39)
  • 【新手流程】1小时解决Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch+Pycharm深度学习环境配置

    1、安装Anaconda 2、安装Cuda+Cudnn 3、安装Pytorch 4、安装Pycharm 5、配置Pycharm环境 点击进入Anaconda官网👉: Anaconda.com官网 https://www.anaconda.com/download/ 如果下载速度太慢可以使用这个镜像链接: Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror Index of /anaconda/a

    2024年02月16日
    浏览(97)
  • Python深度学习026:基于Pytorch的典型循环神经网络模型RNN、LSTM、GRU的公式及简洁案例实现(官方)

    循环神经网络(也有翻译为递归神经网络)最典型的三种网络结构是: RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络) LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络) GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元) 理解参数的含义非常重要,否则,你不知道准备什么维度的输入数据送入模型 先

    2023年04月22日
    浏览(37)
  • 33- PyTorch实现分类和线性回归 (PyTorch系列) (深度学习)

    知识要点  pytorch 最常见的创建模型 的方式, 子类 读取数据: data = pd.read_csv (\\\'./dataset/credit-a.csv\\\', header=None) 数据转换为tensor: X = torch .from_numpy(X.values).type(torch.FloatTensor) 创建简单模型: 定义损失函数: loss_fn = nn.BCELoss () 定义优化器: opt = torch.optim.SGD (model.parameters(), lr=0.00001) 把梯度

    2024年02月06日
    浏览(47)
  • [深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]

    PyTorch——开源的Python机器学习库   首先感谢所有点开本文的朋友们!基于PyTorch的深度学习实战可能要告一段落了。本想着再写几篇关于 PyTorch神经网络深度学习 的文章来着,可无奈项目时间紧任务重,要求 短时间内出图并做好参数拟合 。所以只得转战 Matlab 编程,框架旧

    2024年02月16日
    浏览(50)
  • [深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

    PyTorch——开源的Python机器学习库   用了Matlab搭建神经网络才愈发感觉\\\" 人生苦短,我用PyTorch “是多么正确。毕竟 新的神经网络架构还是得自己一点点敲 ,现在是一点都笑不出来了, 指望Matlab提供的老框架和训练算法也做不出什么算法方法的突破,顶多就是在实现功能上

    2024年02月17日
    浏览(43)
  • 基于深度学习的图片上色(Opencv,Pytorch,CNN)

    文末附有源码下载地址。 灰度图自动上色 2.1 RGB 想要对灰度图片上色,首先要了解图像的格式,对于一副普通的图像通常为RGB格式的,即红、绿、蓝三个通道,可以使用opencv分离图像的三个通道,代码如下所示: 代码运行结果如下所示。 2.2 hsv hsv是图像的另一种格式,其中

    2024年02月01日
    浏览(38)
  • PyTorch 深度学习实战 | 基于生成式对抗网络生成动漫人物

    生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是近些年计算机视觉领域非常常见的一类方法,其强大的从已有数据集中生成新数据的能力令人惊叹,甚至连人眼都无法进行分辨。本文将会介绍基于最原始的DCGAN的动漫人物生成任务,通过定义生成器和判别器,并让这两个网络

    2023年04月17日
    浏览(47)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包