文件名称：matlab神经网络预测代码-CAM:类激活映射
文件大小：13.03MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 14:52:35
系统开源
matlab神经网络预测代码类激活映射的示例代码 我们提出了一种简单的技术来揭示卷积神经网络对图像的隐式关注。 它突出显示了与预测类别相关的信息最丰富的图像区域。 通过稍微调整自己的CNN，您可以立即获得基于注意力的模型。 该论文发表于。 类激活映射的框架如下： 一些预测的类激活图是： 新：PyTorch演示代码 诸如ResNet，DenseNet，SqueezeNet，Inception之类的流行网络已经在末尾具有全局平均池，因此您可以直接生成热图，甚至无需修改网络体系结构。 这是为预训练网络生成CAM的方法。 python pytorch_CAM.py 您也可以查看，以了解CAM以及场景类别，场景属性的预测方式。 已在中使用。 Caffe中的预训练模型： ImageNet上的GoogLeNet-CAM模型： models/deploy_googlenetCAM.prototxt权重：[] ImageNet上的VGG16-CAM模型： models/deploy_vgg16CAM.prototxt权重：[] 在Places205上的GoogLeNet-CAM模型： models/de
【文件预览】：
CAM-master
----models()
--------categoriesImageNet.mat(22KB)
--------deploy_alexnetplusCAM_places205.prototxt(4KB)
--------deploy_googlenetCAM_places205.prototxt(28KB)
--------deploy_vgg16CAM.prototxt(5KB)
--------deploy_alexnetplusCAM_imagenet.prototxt(4KB)
--------categories_places205.mat(3KB)
--------train_val_googlenetCAM.prototxt(29KB)
--------download.sh(149B)
--------solver_imagenet_googlenetCAM.prototxt(311B)
----map2jpg.m(415B)
----ILSVRC_evaluate_bbox.m(6KB)
----img1.jpg(10KB)
----img2.jpg(22KB)
----prepare_image.m(1KB)
----bboxgenerator()
--------dt_box.cpp(7KB)
--------dt.h(284B)
--------heatmap_6.jpg(6KB)
--------dt_box(227KB)
--------heatmap_6.txt(31B)
--------gc.cpp(4KB)
--------dt.c(4KB)
--------sample_6.jpg(63KB)
--------cut(269KB)
--------Makefile(195B)
----data_net.mat(3.65MB)
----demo.m(2KB)
----LICENSE(1KB)
----generate_bbox.m(2KB)
----data_img1.mat(2.51MB)
----ilsvrc_2012_mean.mat(593KB)
----data_img2.mat(1.76MB)
----ILSVRC_generate_heatmap.m(4KB)
----returnCAMmap.m(1KB)
----categories1000.mat(22KB)
----pytorch_CAM.py(3KB)
----evaluation()
--------showLocalizationGT.m(1KB)
--------simpleEvaluation.m(5KB)
--------demo_eval_det.m(2KB)
--------make_hash.m(128B)
--------VOCap.m(315B)
--------VOCreadxml.m(301B)
--------VOCreadrecxml.m(1KB)
--------VOCxml2struct.m(2KB)
--------get_class2node.m(91B)
--------eval_detection.m(9KB)
--------compute_overlap.m(785B)
--------demo.val.pred.loc.txt(4.32MB)
--------eval_clsloc.m(5KB)
--------README.md(156B)
--------demo_eval_clsloc.m(3KB)
--------demo.val.pred.det.txt(2.85MB)
--------cache_groundtruth.mat(1.11MB)
----README.md(4KB)
----mergeTenCrop.m(1KB)