| 面向CNN的类激活映射算法研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：952 K | |
| 標簽： 类激活映射 卷积神经网络 可视化 | |
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| 文檔介紹：类激活映射(CAM)是卷积神经网络(CNN)解释中的一种直观的方法，通常由CNN的最后一个卷积层生成，可以突出显示输入图片中目标类的不同区域。之前的CAM方法只依赖于最后的卷积层，生成的解释图只能显示模糊的物体位置信息。提出了一种新的方法即分层加权类激活映射方案(SL-CAM)，通过加权合并CNN浅层到深层的信息来生成类激活图。由浅层特征图及其对应的梯度生成的激活图包含详细、准确但噪声大的位置信息；而由深层特征图生成的激活图包含噪声少但模糊的位置信息。在LSVRC2012 Val上的实验表明，SL-CAM多项指标上均优于Grad-CAM、Grad-CAM++和Score-CAM。 | |
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