目录 概 主要内容 CAM Grad-CAM Grad-CAM++ Score-CAM 最后 代码 Zhou B., Khosla A., Lapedriza A., Oliva A. and Torralba A. Learning Deep Features for Discriminative Localization. CVPR, 2016. Selvaraju R., Das A., Vedantam R>, Cogswell M., Parikh D. and Batra D.Gra…

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,…

http://bindog.github.io/blog/2018/02/10/model-explanation/ http://www.sohu.com/a/216216094_473283 https://jacobgil.github.io/deeplearning/class-activation-maps https://github.com/keras-team/keras/issues/8447 凭什么相信你,我的CNN模型?(篇一:CAM和Grad-CAM) 0x00 背景 在…

Cam(Class Activation Mapping)是一个很有意思的算法,他能够将神经网络到底在关注什么可视化的表现出来.但同时它的实现却又如此简介,相比NIN,googLenet这些使用GAP(Global Average Pooling)用来代替全连接层,他却将其输出的权重和featuremap相乘,累加,将其用图像表示出来. 其网络架构如下 Class Activation Mapping具体论文 当然Cam的目的并不仅仅是将其表示出来,神经网络所关注的地方,通常就是物体所在的地方,…

背景 学术界一直困惑的点是"如何让看似黑盒的CNN模型说话",即对它的分类结果给出解释. 这里的解释是指,让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的,并不是深度学习理论层面的解释. 反卷积和导向反向传播 CNN模型的可解释问题,很早就有人在研究了,严格来说只是"CNN可视化".有两个经典的方法. CNN中的卷积.反卷机和反池化 反卷机(Deconvolution).上采样(Unsampling).上池化(Unpooling) UnPooling的过程,特点是在M…

上一篇,[Kaggle] How to kaggle?[方法导论] 这里再做一点进阶学习. 写在前面 "行业特征" 的重要性 Ref: Kaggle2017—1百万美金的肺癌检测竞赛的难点哪儿 一.医学顶会 MICCAI Medical image analysis是个非常有意义的研究方向,按道理属于Computer Vision,但由于没有像CV里面物体识别场景识别里标准化的数据库和评测方法,一直比较小众. MICCAI是这个medical image analysis方向的顶会,目…

论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题,该方法将定位与分类分开成两个独立的网络,然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练,整体效果达到SOTA,论文化繁为简,值得学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization 论文地址:https://arxiv.org/abs…

觉得本文不错的可以点个赞.有问题联系作者微信cyx645016617,之后主要转战公众号,不在博客园和CSDN更新. 论文名称:"Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization" 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Selvaraju_Grad-CAM_Visual_Explanations…

目录 Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 1.Abstract 2.Introduction 3.Approach 4.Evaluating Localization 4.1. Weakly-supervised Localization 4.2 Weakly-supervised Segmentation 5.Evaluating Visualizations 5.1 E…

<Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture> 来自:南开大学程明明组 论文:https://arxiv.org/abs/1904.01169 >多尺度的信息 首先一张图片里物体可能有不同的大小,例如沙发和杯子就是不同大小的,第二,必要的上下文信息可能所占的面积要大于物体本身.例如,我们需要根据大桌子的信息来更好的确定桌上的是个杯子或是笔筒.第三点,对细精度分类和语义分割,理解局部,观察不同尺度下的信息是有必要的. Alexnet按顺…