通过网络的这一单个步骤为我们提供了每个像素的重要性值，我们以热图的形式显示该值，如下所示： ?...具有两个类别（“猫”和“狗”）的原始图像使用了引导反向传播的方式，但是生成的热量图突出显示了这两个类。一旦将Grad-CAM用作过滤器，引导式Grad-CAM便会生成高分辨率，区分类别的热图。...这意味着可以使用Grad-CAM来解释为什么图像字幕模型可以预测特定的字幕，甚至可以处理多个输入的模型，例如可视化问答模型。由于这种灵活性，Grad-CAM已变得非常流行。以下是其架构的概述。 ?...然后将该信号反向传播到所关注的整流卷积特征图，我们结合这些特征图来计算粗糙Grad-CAM定位（蓝色热图），它表示模型在做出特定决策时必须寻找的位置。...最后，我们将热图与引导反向传播逐点相乘，得到高分辨率和概念特定的Guided Grad-CAM可视化。
理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯度加权类激活图(Gradient Weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM...它们的思想都是一样的：如果我们取最后一个卷积层的输出特征映射并对它们施加权重，就可以得到一个热图，可以表明输入图像中哪些部分的权重高（代表了整个图的特征）。...Class Activation Maps CAM是一种将CNN所看到或关注的内容可视化并为我们生成类输出的方法。 通过将图像传递给CNN，我们获得了相同图像的低分辨率特征图。...Grad-CAM（ Gradient Weighted Class Activation Mapping） Grad-CAM背后的思想是，依赖于最后一个卷积层的特征映射中使用的梯度，而不是使用网络权重。...所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性（正梯度），通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数因子来缩放它们。这个比例因子在代码中用alpha表示。
作者：Valentina Alto 编译：ronghuaiyang 导读 使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。...首先，让我们在这张图上尝试一下我们预训练模型，让它返回三个最有可能的类别： from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing...为此，我们将使用一种称为“梯度加权类别激活映射(Grad-CAM)”的技术(官方论文：https://arxiv.org/abs/1610.02391)。...它将为该图像返回一个类。然后，如果我们取最后一个卷积层的输出特征图，并根据输出类别对每个通道的梯度对每个通道加权，我们就得到了一个热图，它表明了输入图像中哪些部分对该类别激活程度最大。...因此，我们将该热图与输入图像合并如下: import cv2 img = cv2.imread(img_path) heatmap = cv2.resize(heatmap, (img.shape[1
除了期望的类别（虎），所有类别的梯度都设置为零，该类别设置为 1。...然后将该信号反向传播到卷积特征图，我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位（ 蓝色热图）它表示模型在做出特定决策时必须查看的位置。...最后，我们将热图与反向传播逐点相乘，以获得高分辨率和特定于概念的引导式 Grad-CAM 可视化。 在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中绘制 GradCam [1]。...acts, dim = 1).squeeze() heatmap_j_max = heatmap_j.max(axis = 0)[0] heatmap_j /= heatmap_j_max 现在，需要调整热图的大小和颜色...axs.imshow((img*std+mean)[0].transpose(1,2,0)) axs.imshow(heatmap_j2) plt.show() 结果如下 我们换一种更清晰的方式查看热图
此外，Grad-CAM 还可以用于对特征的可视化，以及对网络中的一些特定层或单元进行分析。 在Pytorch中，我们可以使用钩子 (hook) 技术，在网络中注册前向钩子和反向钩子。...我们可以使用它来检查中间梯度值，更改特定层的输出。..._torch.utils.hooks.RemovableHandle_，可以使用这个返回值来删除钩子。...Gradients size: torch.Size\(\[1, 1024, 8, 8\]\) 得到了梯度和激活变量后就可以生成热图： 05 计算Grad-CAM 为了计算Grad-CAM，我们将原始论文公式进行一些简单的修改...通过计算加权特征图的全局平均值，可以得到一个单一的热图，该热图表明图像中对模型预测最重要的区域。这就是Grad-CAM，它提供了模型决策过程的可视化解释，可以帮助我们解释和调试模型的行为。
我们希望在三个维度对特征图进行可视化：宽度、高度和深度（通道）。...每个通道都对应相对独立的特征，所以将这些特征图可视化的正确方法是将每个通道的内容分别绘制成二维图像 Keras加载模型方法 from keras.models import load_model model...得到的输入图像是选定过滤器具有最大响应的图像 过程 首先，需要构建一个损失函数，其目的是让某个卷积层的某个过滤器的值最大化；然后，我们要使用随机梯度下降来调节输入图像的值，以便让这个激活值最大化...这种方法还可以定位图像中的特定目标 这种通用的技术叫作类激活图（CAM，class activation map）可视化，它是指对输入图像生成类激活的热力图。...Grad-CAM 算法展示图像中哪些部分最像非洲象 african_elephant_output = model.output[:, 386] last_conv_layer = model.get_layer
使用称为梯度类激活图（Grad-CAM）的归因技术，我们能够绘制热图，表示不同图像区域在进行分类决策时的相对重要性。 以上图片的热图如下： ?...这帮助我们发现了一种偏见，即使用金属栏杆作为一种手段，将图像错误地分类为浴室区域。 另一方面，可视化技术可以帮助我们理解CNN中不同层的神经元可能正在学习的模式。...适用于我们数据的特定MobileNet架构层的一些可视化效果图如下所示： ? 随着向CNN的输出层推进，这些模式通常变得越来越复杂。...我们尝试探索的一些归因方法是： Saliency Maps 显着性图 Gradient Class Activation Maps (Grad-CAM) 梯度类激活图（Grad-CAM） Layerwise...我们尝试探索的一些可视化方法是： Filter visualizations 过滤可视化 Output class visualizations 输出类可视化 License 本项目基于MIT Licence
最近，grad-CAM++ Chattopadhyay[4]进一步扩展了这种方法，提高输出热图的精度。Grad-CAM++能够更好地处理类别的多个实例，并突出显示整个类别，而不仅仅是最显著的部分。...Grad-CAM++使用正偏导数的加权组合来实现这一点。 TensorFlow实现及代码 ? 这只返回一个num_classes元素的数组，其中只有预测类别的logit非零。这定义了损失。 ?...运行图，计算我们输入的最后一个卷积层。 ? 计算权重作为每个10x10网格的梯度值的均值（假设输入大小为299x299）。...有2048个权重，因为我们使用的网络在10x10的最终卷积层上有2048个输出通道。 ? 创建cam 10x10粗略输出，作为平均梯度值和最终卷积层的加权和。 ?...不过，通过将预测类别从酒类转为赌博，我们可以看到，尽管类别概率很低，但模型仍然可以清楚地指出图像中的赌博元素（见右图）。
1.1.1 热成像仪 image.png 1.1.2 CAM通俗解释 CAM全称Class Activation Mapping，既类别激活映射图，也被称为类别热力图。...其原理与热成像仪产生的热力图类似。当我们需要模型解释其分类的原因时，它以热力图的形式展示它的决策依据，如同在黑夜中告诉我们哪有发热的物体。 可视化的时候，可以利用热力图和原图叠加的形式呈现。...如下图，颜色越深红的地方表示值越大。可以认为，网络预测“猫”这个类别时，红色高亮区域是其主要判断依据。 image.png CAM属于模型可视化，即说明模型对分类结果的解释性或依据。...1.3 CAM 的简单实现 image.png 如上图表示某层特征图，A表示特征图第层行列的值，可以认为是被层层卷积核过滤后而保留的有效信息，其值越大，表明特征越有效，对网络预测结果越重要。...1.6 Grad-CAM 1.6.1 计算原理 image.png Grad-CAM求解过程： image.png 从公式可以看出直接把GAP当做了一次均值计算，并没有直接在网络中引入GAP层 之所以使用
Grad-CAM 利用卷积网络最后一个特征图的信息，并加权对应的梯度而构建模型分类的热力图，通过该热力图，我们可以清楚地了解哪一块区域对于类别是最重要的。...尽管预测的已经相当精准，但这并不能说明他们足以和人类感知的方式媲美。 为何会这样？ 假设你需要对大象和企鹅进行二分类（我知道这个任务十分简单）。现在你已经获取了数据集，训好了模型并完成部署。...答案就是，Grad-CAM。 加权梯度类激活映射（Grad-CAM） 我们在本篇博客中实现了加权梯度类激活映射。首先，我们要知道这不是唯一的解决方案。...特定类的特征空间得分就是对应类的输出值 y^c 关于特征图 A_ij 的偏导在 i 和 j 维上的特征进行全局平均池化操作。然后，我们将结果与特征图沿其通道轴 k 相乘。...最后，我们用计算出的梯度值对输出特征图加权。
反卷积可视化方法是一个非常经典又独特的方法，它与梯度计算法不同，其核心思想是利用上采样从特征空间逐步恢复到图像空间，必须要使用真实的输入数据进行前向和反向传播。...在进行可视化的时候，通常使用图像*梯度。这一类方法称之为基于反向传播的梯度可视化方法，或者简称为梯度计算法，包含了一系列改进。...PMLR, 2017: 3319-3328. 4 热图可视化方法 输入图片中包含了很多的像素，但前景和背景对神经网络的重要性显然是不一样的，即使前景的各个像素也是不一样。...通过对输入中各个元素的重要性进行量化和分析，能够帮助大家理解是什么样的内容影响了模型的输出，其中最成熟的方法就是激活热图可视化方法，主要是原生的CAM和Grad-CAM。...可以对网络的输入信号，输出结果，中间的特征图进行直观的查看，类似的工具非常多，比较典型的如3D可视化工具Zetane Engine，CNN EXPLAINER等，大家可以去搜索相关工具进行尝试。
如下图，颜色越深红的地方表示值越大。可以认为，网络预测“狗”这个类别时，红色高亮区域是其主要判断依据。 ? A.原始图片 B. CAM灰度图 C. CAM彩色热图 D....这512个通道可以认为提取到不同的特征，该特征具有高度抽象性，且每个通道对最后的结果贡献不同，因此单独可视化每个通道获取热图也让人很难理解。...另外，因为热图关心的是对分类有正面影响的特征，所以加上了relu以移除负值。其实并不一定要是分类问题，只要是可求导的激活函数，在其他问题也一样使用Grad-CAM。特征融合权重计算公式如下: ?...为需要可视化的目标特征图。论文里证明了grad-CAM是上文利用GAP一般形式，这里不再复述，具体可看论文附录。这里提出两个问题并进行论述。 「A....所以「目标类别score建议使用不经过softmax的值」。
每个过滤图的平均梯度值，或 "神经元重要性权重" 记作： 最后，按神经元的重要性加权处理特征图 A^k，并汇总以得到最终的 Grad-CAM 输出： Grad-CAM 的输出是图像正向重要性的一个粗略热图...作者具体考虑了 SentiNet 的三个组件的情况：热图建议、类别建议和攻击分类。 1）攻击区域建议（热图建议） 本文方法的关键是能够使用 Grad-CAM 算法成功定位图像中的对抗性区域。...Grad-CAM 使用网络反向传播来衡量区域的重要性。因此，理论上我们可以使用有针对性的梯度扰动来修改热图输出。...图 13 证明了在收敛时生成的噪声的热图输出与原始热图在视觉上是一致的。这表明，Grad-CAM 的输出是可以通过梯度优化来精确操纵的。...第一行显示叠加在狗图像上的对抗性补丁的 Grad-CAM 输出。第二行为使用梯度扰动再现的 Grad-CAM 输出。第三行显示，如果补丁位于目标热图附近，仍然可以生成类似的热图。
在目前主流的 CNN 网络中，输入经过主干网络得到特征图，特征图的每个通道经过 GAP 可以获得一个激活值，所有通道的激活值组合成为一个特征向量。...虽然 GAP 已经被用于主流的卷积神经网络中，但仍有很多网络中没有使用 GAP 层，如早期的 VGGNet 、最近提出的 Transformer 结构以及非分类网络等。...Grad-CAM 的计算步骤如下，预先指定类别 c ： - 进行前向推理，得到指定类别 c 所对应的网络输出值yc ，进行反向传播； - 取指定网络层（一般取主干网最后一层）各个通道特征图的梯度 Wc...该工具基于 pytorch-grad-cam 库，因此在使用前需要先使用 pip install "grad-cam>=1.3.6" 安装该库。...--eigen-smooth 使用主成分降低噪音，可以减少热力图的噪音。 图 6 平滑可视化对比图 最后 CAM 可视化可以帮助我们理解模型原理，分析预测错误的原因。
【导读】使用机器学习（ML）算法（尤其是现代深度学习）进行图像识别的最大挑战之一，是难以理解为什么一个特定的输入图像会产生它所预测的结果。...本文在 Inception 网络图像分类器上尝试使用引导反向传播进行解释演示。 为什么「解释」很重要？...使用机器学习（ML）算法（尤其是现代深度学习）进行图像识别的最大挑战之一，是难以理解为什么一个特定的输入图像会产生它所预测的结果。 ML模型的用户通常想了解图像的哪些部分是预测中的重要因素。...作者的方法「计算特定于给定图像和类的类显着性图，这样的地图可以使用分类ConvNets用于弱监督的对象分割。」...该方法的主要优点是进一步推广了可以解释的神经网络类(如分类网络、字幕和可视化问答(VQA)模型) ，以及一个很好的后处理步骤，围绕图像中的关键对象对解释进行集中和定位。
---- 新智元报道 编辑：QJP 【新智元导读】使用机器学习（ML）算法（尤其是现代深度学习）进行图像识别的最大挑战之一，是难以理解为什么一个特定的输入图像会产生它所预测的结果。...本文在 Inception 网络图像分类器上尝试使用引导反向传播进行解释演示。 ? 为什么「解释」很重要？...使用机器学习（ML）算法（尤其是现代深度学习）进行图像识别的最大挑战之一，是难以理解为什么一个特定的输入图像会产生它所预测的结果。 ML模型的用户通常想了解图像的哪些部分是预测中的重要因素。...作者的方法「计算特定于给定图像和类的类显着性图，这样的地图可以使用分类ConvNets用于弱监督的对象分割。」 Guided Back-Propogation [2014] ?...Grad-CAM [2016] ?
(loss, input_img)[0] # 效用函数通过其L2范数标准化张量 grads /= (K.sqrt(K.mean(K.square(grads))) + 1e-5) # 此函数返回给定输入图像的损耗和梯度...img_width, num_channels)) # 随机 # input_img_data = np.zeros((1, img_height, img_width, num_channels)) # 零值...kernelvisual(model,6) # 对第二个卷积层可视化 ?...= cv2.resize(heatmap, (img_show.shape[1], img_show.shape[0])) heatmap = np.uint8(255 * heatmap) # 将热图应用于原始图像...结语 踩坑踩得我脚疼 以上这篇keras CNN卷积核可视化,热度图教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在这篇文章中，我们将讨论以下几点: 高级框架代替了自制的训练循环 使用额外的度量（metrics）监控训练的进度 使用 TensorBoard 可视化模型的预测 使用 Dict 作为数据集和模型的返回值...让我给你列举一些想法，在训练期间你可以记录哪些数据: Grad-CAM 热图——查看图像的哪些部分对某一特定类别的贡献最大 ?...可视化 Grad-CAM 热图有助于确定模型做出预测是基于真实病理学还是基于图像artifacts 混淆矩阵——向你展示哪一对类别对你的模型来说最具挑战性 ?...(Eugene Khvedchenya，Inria 航空图像标记数据集) 使用 Dict 作为数据集和模型的返回值 建议5ー如果你的模型返回一个以上的值ー使用 Dict 返回结果。...原因如下: 返回值有一个与之关联的显式名称。
这里，处理后的图像数据被分成不同数量的正方形，并且仅传递最大值以进行进一步分析（最大池化）。这使得模型可以专注于重要的特征，使其对不同大小的图像具有鲁棒性，并且不受图像扰动的影响。...因此，我们尝试模型解释性探索并使用梯度加权类激活映射技术（Grad-CAM）进行分析[9]。基本地，Grad-CAM获取最终卷积层的输入梯度以确定显著区域，其可以被视为原始图像之上的上采样热图。...具体实现与可视化结果如下： 热度图对比 ## from https://github.com/eclique/pytorch-gradcam/blob/master/gradcam.ipynb def...除了Grad-CAM获得的视觉感知之外，我们还想看看我们是否可以通过模型解释得出实际特征。为此，我们创建了激活状态图，以显示最终分类层的哪些神经元被哪些给定图像区域激活。...我们还尝试过在未知的情侣视频帧上使用DeepConnection，效果非常好。 总体而言，该模型的稳健性是其强大优势之一。
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