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PyTorch implementation of Grad-CAM

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使用 Pytorch 实现 Grad-CAM

Fork 自 pytorch-grad-cam README 和 代码注释均做了简单修改和翻译

是什么使神经网络认为图像是 'pug, pug-dog' 和 'tabby, tabby cat' :

将 Grad-CAM 与 Guided Backpropagation 相结合的 'pug, pug-dog' 图片:

Gradient class activation maps 是一种深度学习网络的可视化技术。

原论文: https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf

原论文作者的 torch 实现: https://github.com/ramprs/grad-cam

原 github 作者的 Keras 实现: https://github.com/jacobgil/keras-grad-cam

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该程序使用 torchvision 的 VGG19. 在首次运行该程序的时候，将会自动下载预训练模型.

可以修改该该程序以使用其他模型. 但是，torchvision 中 VGG 模型的网络卷积部分和全连接部分有 features/classifier 方法. 该代码假定传入的 model 具有这两个方法. 若你的模型没有这两方法，那你就自己实现一下hhhh.

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用法:

python gradcam.py --image-path <path_to_image>

使用 CUDA 的话请使用参数 --use-cuda:

python gradcam.py --image-path <path_to_image> --use-cuda