從圖像生成熱圖

Question

所以，我已經練就TensorFlow 2.0的簡單圖像分類，我根據它這個，它使用從網站第二種方法，因為第一個，它不使用降或數據增強overfits一點。

所以現在我需要為它認為類所在的位置生成一個熱圖（我不需要像 TensorFlow 教程那樣的花）。

我觀看了一個 Computerphile視頻，該視頻表明我應該使用 CNN 來解決這個問題。

因此，如果我確實訓練這樣的網絡，它需要帶有班級位置的照片還是僅需要圖像？

請回答。

Answer 1

你需要像 Grad-CAM 這樣的東西“..一種技術，通過可視化對這些模型的預測“重要”的輸入區域 - 或視覺解釋，使基於卷積神經網絡 (CNN) 的模型更加透明。”

這是一些從一開始就涵蓋它的鏈接。

https://www.pyimagesearch.com/2020/03/09/grad-cam-visualize-class-activation-maps-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

https://medium.com/@mohamedchetoui/grad-cam-gradient-weighted-class-activation-mapping-ffd72742243a

以下是原論文：

http://gradcam.cloudcv.org/