## 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
----------
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`
哈奇明
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