文件名称:Grad-CAM的PyTorch实现-Python开发
文件大小:1.69MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-14 06:47:13
Python Deep Learning
Pytorch中的Grad-CAM实现使网络认为图像标签是“ pug,pug-dog”和“ tabby,虎斑猫”的原因:针对“ pug,pug-dog”类将Grad-CAM与引导反向传播结合起来:Gra Grad -Pytorch中的-CAM实施使网络认为图像标签是“ pug,pug-dog”和“ tabby,虎斑猫”的原因:针对“ pug,pug-dog”类,将Grad-CAM与导向反向传播结合在一起:激活梯度类地图是用于深度学习网络的可视化技术。 参见论文:https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf论文作者进行火炬实施:https://github.com/ramprs/grad-cam我的Keras实施:https://github.com/jacobgil / keras-grad-cam这
【文件预览】:
pytorch-grad-cam-master
----.gitignore(30B)
----setup.cfg(657B)
----README.md(12KB)
----usage_examples()
--------vit_example.py(4KB)
--------swinT_example.py(4KB)
----examples()
--------eigenaug.jpg(18KB)
--------augsmooth.jpg(18KB)
--------dogs_gradcam_resnet50.jpg(28KB)
--------resnet_horses_scorecam_cam.jpg(70KB)
--------vit_dog_ablationcam_cam.jpg(19KB)
--------swinT_cat_ablationcam_cam.jpg(17KB)
--------vit_cat_gradcam_cam.jpg(18KB)
--------resnet50_cat_scorecam_cam.jpg(17KB)
--------swinT_cat_scorecam_cam.jpg(17KB)
--------vgg_horses_eigencam_cam.jpg(69KB)
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--------resnet50_cat_gradcam_cam.jpg(17KB)
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--------dogs.png(266KB)
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--------dog_cat.jfif(8KB)
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--------eigensmooth.jpg(18KB)
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--------resnet_horses_gradcam_cam.jpg(70KB)
--------resnet50_dog_gradcam_cam.jpg(17KB)
--------dogs_scorecam_vgg16.jpg(28KB)
--------vit_cat_ablationcam_cam.jpg(18KB)
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--------resnet_horses_gradcam++_cam.jpg(70KB)
--------horses.jpg(49KB)
--------vgg_horses_gradcam++_cam.jpg(70KB)
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--------dogs_scorecam_resnet50.jpg(28KB)
--------vgg_horses_scorecam_cam.jpg(70KB)
----LICENSE(1KB)
----pytorch_grad_cam()
--------utils()
--------grad_cam_plusplus.py(1KB)
--------xgrad_cam.py(693B)
--------guided_backprop.py(3KB)
--------base_cam.py(4KB)
--------grad_cam.py(517B)
--------__init__.py(432B)
--------eigen_grad_cam.py(741B)
--------activations_and_gradients.py(1KB)
--------ablation_cam.py(4KB)
--------score_cam.py(2KB)
--------eigen_cam.py(669B)
----requirements.txt(135B)
----pyproject.toml(103B)
----setup.py(885B)
----cam.py(4KB)