【文件属性】：
文件名称：Grad-CAM的Pytorch实现-python
文件大小：1.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-18 18:28:07
机器学习
Grad-CAM的Pytorch实现。Pytorch implementation of Grad-CAM
Pytorch 中的 Grad-CAM 实现是什么让网络认为图像标签是“哈巴狗，哈巴狗”和“虎斑猫，虎斑猫”：将 Grad-CAM 与引导反向传播结合用于“哈巴狗，哈巴狗”类：梯度类激活图是深度学习网络的一种可视化技术。
见论文：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf 论文作者火炬实现：https://github.com/ramprs/grad-cam 我的 Keras 实现：https://github.com/jacobgil /keras-grad-cam 这使用来自 torchvision 的 VGG19。
第一次使用时会下载。
可以修改代码以适用于任何模型。
然而，torchvision 中的 VGG 模型具有用于网络卷积部分和全连接部分的特征/分类器方法。
此代码假定传递的模型支持这两种方法。
用法：python gradcam.py --image-path
与 CUDA 一起使用： python gradcam
【文件预览】：
pytorch-grad-cam-master
----pyproject.toml(103B)
----LICENSE(1KB)
----usage_examples()
--------swinT_example.py(4KB)
--------vit_example.py(4KB)
----setup.cfg(657B)
----requirements.txt(135B)
----examples()
--------vit_dog_ablationcam_cam.jpg(19KB)
--------dogs_gradcam_resnet50.jpg(28KB)
--------vgg_horses_gradcam++_cam.jpg(70KB)
--------dogs_scorecam_vgg16.jpg(28KB)
--------eigenaug.jpg(18KB)
--------augsmooth.jpg(18KB)
--------resnet50_dog_ablationcam_cam.jpg(17KB)
--------vgg_horses_ablationcam_cam.jpg(70KB)
--------resnet50_cat_ablationcam_cam.jpg(17KB)
--------horses.jpg(49KB)
--------resnet50_dog_gradcam_cam.jpg(17KB)
--------vgg_horses_scorecam_cam.jpg(70KB)
--------dogs.png(266KB)
--------resnet50_cat_scorecam_cam.jpg(17KB)
--------vit_cat_gradcam_cam.jpg(18KB)
--------resnet_horses_gradcam_cam.jpg(70KB)
--------swinT_dog_gradcam_cam.jpg(17KB)
--------swinT_cat_ablationcam_cam.jpg(17KB)
--------eigensmooth.jpg(18KB)
--------vgg_horses_eigencam_cam.jpg(69KB)
--------resnet_horses_horses_eigencam_cam.jpg(70KB)
--------resnet50_cat_gradcam_cam.jpg(17KB)
--------resnet_horses_gradcam++_cam.jpg(70KB)
--------dogs_scorecam_resnet50.jpg(28KB)
--------both.png(88KB)
--------dogs_gradcam_vgg16.jpg(29KB)
--------vit_cat_scorecam_cam.jpg(18KB)
--------swinT_dog_scorecam_cam.jpg(17KB)
--------vit_dog_scorecam_cam.jpg(18KB)
--------cam_gb_dog.jpg(10KB)
--------resnet_horses_ablationcam_cam.jpg(70KB)
--------swinT_cat_gradcam_cam.jpg(17KB)
--------dogs_gradcam++_resnet50.jpg(28KB)
--------nosmooth.jpg(18KB)
--------resnet50_dog_scorecam_cam.jpg(17KB)
--------swinT_cat_scorecam_cam.jpg(17KB)
--------vit_dog_gradcam_cam.jpg(19KB)
--------resnet_horses_scorecam_cam.jpg(70KB)
--------vgg_horses_gradcam_cam.jpg(70KB)
--------swinT_dog_ablationcam_cam.jpg(18KB)
--------dog_cat.jfif(8KB)
--------dog.jpg(18KB)
--------vit_cat_ablationcam_cam.jpg(18KB)
--------cat.jpg(19KB)
--------dogs_gradcam++_vgg16.jpg(28KB)
----setup.py(885B)
----.gitignore(30B)
----pytorch_grad_cam()
--------grad_cam_plusplus.py(1KB)
--------eigen_grad_cam.py(741B)
--------activations_and_gradients.py(1KB)
--------guided_backprop.py(3KB)
--------__init__.py(432B)
--------xgrad_cam.py(693B)
--------ablation_cam.py(4KB)
--------grad_cam.py(517B)
--------utils()
--------eigen_cam.py(669B)
--------score_cam.py(2KB)
--------base_cam.py(4KB)
----README.md(12KB)
----cam.py(4KB)