注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Grad-CAM：Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

  2. Grad-CAM：Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization论文原文加翻译

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：stu_sun

  1. Python-GradCAM的Pytorch实现

  2. Grad-CAM的Pytorch实现。Pytorch implementation of Grad-CAM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：147kb
    • 提供者：weixin_39840650

  1. Python-TensorflowSlimGradCam用热图或阴影来解释神经网络预测

  2. Tensorflow Slim Grad-Cam用热图或阴影来解释神经网络预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：weixin_39840650

  1. grad-cam.tensorflow, 在tensorflow中，实现梯度凸轮.zip

  2. grad-cam.tensorflow, 在tensorflow中，实现梯度凸轮 grad-cam.tensorflowtensorflow中梯度凸轮的实现梯度类激活图是一种深入学习网络的可视化。原始论文：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf最初的Torch 实现：htt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：169kb
    • 提供者：weixin_38743506

  1. pytorch_gradcam_resnet50.py

  2. 代码为Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization的复现，采用resnet50预训练网络，较好的实验了预期效果。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：Superstar02

  1. pytorch_gradcam_vgg19.py

  2. 代码为Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization的复现，并有代码注释，以便读者理解学习。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：Superstar02

  1. AJPom_cancer-源码

  2. AJPom_cancer 分类报告 如何测试样品 通过运行所有单元格在测试样本，然后上传样本，您将看到模型预测和Grad-CAM。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：78mb
    • 提供者：weixin_42122881

  1. ADL-Labs:高级深度学习课程的实验室-源码

  2. ADL-实验室 CentraleSupélec的课程实验室 TP1：超参数和培训基础 TP2：使用grad-CAM进行可视化 TP3：GraphNNs实践 TP4：转移学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：143mb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. Grad-Cam-源码

  2. Grad-Cam

  3. 所属分类：其它

  1. StockMarket_explainableAI-源码

  2. StockMarket_explainableAI 贡献成员： 李秀贤 新原原 李九英 抽象的 深度学习架构现已得到公众认可，并被反复证明在各种高级预测任务中都具有强大的功能。 尽管这些算法的建模在进行适当的调整时通常无法提供令人满意的性能，但是这种特定学习的长期困扰在于模型学习和预测的无法解释。 机器的“学习方式”的这种可解释性通常比确保机器输出“正确的”预测更为重要。 特别是在金融领域，用户从业务的角度剖析算法如何以及为什么得出结论的能力对于以后的应用（即合并为业务决策等）是不可或缺的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：81mb
    • 提供者：weixin_42157188

  1. grad-cam:带有TF2.0Keras的Grad-Cam演示-源码

  2. keras-gradcam Keras实现GradCAM。 主要修复是支持Tensorflow 2.0及更高版本。 原始Keras实现： : 运行脚本： python grad_cam.py 。 描述 存储库包含三种用于解释基本模型预测的方法的实现： ; ; 引导式Grad-CAM ，仅是前两个的乘积。 实现使用Tensorflow作为后端，并使用VGG16作为基础模型。 例子 参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：155.34kb
    • 提供者：weixin_42134038

  1. torch-cam:您的PyTorch模型（CAM，Grad-CAM，Grad-CAM ++，Smooth Grad-CAM ++，Score-CAM，SS-CAM，IS-CAM）的类激活图-源码

  2. Torchcam：类激活资源管理器 利用PyTorch中特定于类的卷积层激活的简单方法。 目录 入门 先决条件 Python 3.6（或更新版本） 安装 您可以使用安装软件包，如下所示： pip install torchcam 或使用 ： conda install -c frgfm torchcam 用法 Torchcam的建立既适合希望更好地了解其CNN模型的用户，也供研究人员使用流行的方法享受强大的实施基础。 这是一个简短的片段，说明了其用法： import torch fro

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：361kb
    • 提供者：weixin_42132352

  1. DeepLearning-dc：深度学习-源码

  2. DC深度学习（dcdl） 作者：能大夫 执照：麻省理工学院执照（） 分类模型（ 2020年更新。12. 09 ） 所有源代码都是我自己使用python语言编写的。 TensorFlow2（+ Keras） 火炬 _文件 文件夹链接在 日期 姓名 关联 2018.12 이중흐름3차원용한이손제제스처인식 2018.12 [KSC2018]손제제처넷넷넷중흐름중흐름중흐름3차원신경망구조 2018.12 [KSC2018]获奖确认书（수상확인서） 2019.12 Atrous卷积과G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：537mb
    • 提供者：weixin_42131013

  1. pytorch-grad-cam：Grad-CAM的PyTorch实现-源码

  2. 在Pytorch中实现Grad-CAM 是什么使网络认为图像标签是“ pug，pug-dog”和“ tabby，虎斑猫”： 将Grad-CAM与引导反向传播相结合的“ pug，pug-dog”类别： 梯度类激活图是用于深度学习网络的可视化技术。 参见论文： : 论文作者的火炬实现： : 我的Keras实现： : 这使用了来自torchvision的Resnet50。 首次使用时将被下载。 可以修改该代码以与任何模型一起使用。 用法： python gradcam.py --

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：158kb
    • 提供者：weixin_42110070

  1. keras-grad-cam：带有keras的Grad-CAM的实现-源码

  2. 在Keras中实现Grad-CAM 梯度类激活图是用于深度学习网络的可视化技术。 参见论文： : 该论文的作者实现了火炬实施： ： 该代码假定Tensorflow尺寸顺序，并默认在keras.applications中使用VGG16网络（网络权重将在首次使用时下载）。 用法： python grad-cam.py 例子 示例图片： '拳击手'（在keras中为243或242） '老虎猫'（在keras中为283或282）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：189kb
    • 提供者：weixin_42097819

  1. grad-cam：[ICCV 2017] Grad-CAM的火炬代码-源码

  2. Grad-CAM：梯度加权类激活映射 论文代码 Ramprasaath R. Selvaraju，Abhishek Das，Ramakrishna Vedantam，Michael Cogswell，Devi Parikh，Dhruv Batra 演示： 用法 使用sh models/download_models.sh适用于VGG-16 / VGG-19 / AlexNet的Caffe模型和原型。 分类 th classification.lua -input_image_path im

  3. 所属分类：其它

  1. 显着性：适用于SmoothGrad，Grad-CAM，Guided backprop，集成梯度和其他显着性技术的TensorFlow实现-源码

  2. 显着性方法 介绍 该存储库包含以下显着性技术的代码： XRAI *（，） SmoothGrad *（） 香草渐变（ ，） 引导反向传播（） 综合渐变（） 咬合 Grad-CAM（） 模糊IG *由PAIR开发。 此列表绝不是全面的。 我们正在接受请求添加新方法的请求！ 下载 pip install saliency 或开发版本： git clone https://github.com/pair-code/saliency cd saliency 用法 每个显着性掩码类都从S

  3. 所属分类：其它

  1. Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）-源码

  2. Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）

  3. 所属分类：其它

  1. Gcam：Gcam是一个易于使用的Pytorch库，可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法生成注意力图，例如，引导反向传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++-源码

  2. Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：64mb
    • 提供者：weixin_42131728

  1. 【源代码文件】pytorch-grad-cam源代码阅读和调试

  2. pytorch-grad-cam源代码阅读和调试

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：m0_46653437
« 12 »