python - 给定 CNN 的回归激活映射
问题描述
本文https://arxiv.org/pdf/1703.10757.pdf使用回归激活映射(RAM)而不是类激活映射(CAM)成功。有几篇文章描述了如何实现 CAM。但我找不到任何 RAM - 或论文中使用的代码。
有人有RAM的代码示例吗?
更新:看这个例子:http ://www.hackevolve.com/where-cnn-is-looking-grad-cam/
当 pred 是标量时,第 16 行和第 17 行应该是什么?
class_idx = np.argmax(preds[0])
class_output = model.output[:, class_idx]
编辑:糖尿病视网膜病变检测论文的存储库:https ://github.com/cauchyturing/kaggle_diabetic_RAM
edit2:将标题从 InceptionV3 更改为任何 CNN 架构
解决方案
RAM和CAM之间似乎没有太大的区别。它们都使用全局平均池化层的权重。
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