## Grad-CAM implementation in Pytorch ##
### What makes the network think the image label is 'pug, pug-dog' and 'tabby, tabby cat':
![Dog](https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam/blob/master/examples/dog.jpg?raw=true) ![Cat](https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam/blob/master/examples/cat.jpg?raw=true)
### Combining Grad-CAM with Guided Backpropagation for the 'pug, pug-dog' class:
![Combined](https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam/blob/master/examples/cam_gb_dog.jpg?raw=true)
Gradient class activation maps are a visualization technique for deep learning networks.
See the paper: https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf
The paper authors' torch implementation: https://github.com/ramprs/grad-cam
My Keras implementation: https://github.com/jacobgil/keras-grad-cam
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This uses Resnet50 from torchvision. It will be downloaded when used for the first time.
The code can be modified to work with any model.
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Usage: `python gradcam.py --image-path <path_to_image>`
To use with CUDA:
`python gradcam.py --image-path <path_to_image> --use-cuda`
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
pytorch-grad-cam:Grad-CAM的PyTorch实现
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2021-02-05
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在Pytorch中实现Grad-CAM 是什么使网络认为图像标签是“ pug,pug-dog”和“ tabby,虎斑猫”: 将Grad-CAM与引导反向传播相结合的“ pug,pug-dog”类别: 梯度类激活图是用于深度学习网络的可视化技术。 参见论文: : 论文作者的火炬实现: : 我的Keras实现: : 这使用了来自torchvision的Resnet50。 首次使用时将被下载。 可以修改该代码以与任何模型一起使用。 用法: python gradcam.py --image-path <path> 要与CUDA一起使用: python gra
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pytorch-grad-cam-master
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examples
cam_gb_dog.jpg 10KB
cat.jpg 19KB
both.png 88KB
dog.jpg 18KB
cam.jpg 18KB
README.md 1KB
gradcam.py 8KB
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哈奇明
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