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  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

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    • 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

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

  1. XAI：可解释性AI的论文和代码。 wrt图像分类-源码

  2. AI 开源工具 可解释AI特别是论文和代码。 wrt图像分类 2013年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 CNN的可视化 深入的卷积网络：可视化图像分类模型和显着性图 Visualization gradient-based saliency maps 2016年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 凸轮 class activation mapping 酸橙 trust a prediction 2017年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 研究生院 Gra

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：124kb
    • 提供者：weixin_42139871

  1. lithub：文档和文献-源码

  2. CNN可视化 深度卷积网络：可视化图像分类模型和显着图2014 | | 可视化和理解卷积网络| 2014 | | 力求简单：全卷积网| 2015 | | 中高级特征学习的自适应反卷积网络2011 | Grad-CAM：通过基于梯度的本地化从深度网络进行可视化解释2017 | | 可视化特征归因基准的影响| 基于可视化梯度的方法| 对抗性强的网络 单个（鲁棒）分类器的图像合成2019 | 对抗性鲁棒性作为学习陈述的先决条件2019 | 对抗性强的ImageNet模型传输效果更好吗？ |

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：52mb
    • 提供者：weixin_42102933

  1. FMix：“ FMix：增强混合样本数据增强”的正式实施-源码

  2. FMix 该存储库包含论文的正式实施 •包含•••• 关于 FMix是在我们的论文引入的MixUp，CutMix等的变体。 它使用从傅立叶空间采样的蒙版来混合训练示例。 看一下我们中的其中显示了如何生成二 再三！ 实验 核心实验 我们的核心实验的Shell脚本可以在找到。 例如， bash cifar_experiment cifar10 resnet fmix ./data 将使用FMix在CIFAR-10上训练PreAct-ResNet18。 在每个Shell文件的开头可以找到更

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    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：983kb
    • 提供者：weixin_42116650

  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 --

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    • 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）

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    • 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

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  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

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  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）

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  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

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

  1. DeepCOVIDExplainer：DeepCOVIDExplainer：胸部X射线图像可解释的COVID-19诊断-源码

  2. DeepCOVIDExplainer：胸部X光片可解释的COVID-19诊断 在韩国首尔举行的IEEE国际生物信息学和生物医学会议（BIBM'2020）上接受了“ DeepCOVIDExplainer：胸片影像学可解释的COVID-19诊断”的补充材料。 我们提供了数据集，预处理，网络体系结构以及一些其他结果的详细信息。 不过，我们将提供训练有素的模型，预处理数据，交互式Python笔记本和显示实时演示的Web应用程序。 按照计划，我们会将此仓库更新。 方法 “ DeepCOVIDExplain

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    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42168265

  1. ocular-disease-recognition-with-CNNs-源码

  2. CNN的眼病识别 从一个滑稽的挑战开始：使用卷积神经网络从眼底图像识别眼部疾病 深度学习项目 可用于模型训练和评估的代码 借助Grad-CAM增强了模型的可解释性

  3. 所属分类：其它

  1. alexandrerays-源码

  2. 你好呀 :waving_hand: 我目前是Creditas的数据科学家。 我还负责商学院数据分析课程的计划，研究，编写和制作技术内容。 我一直在说： 开发者大会（） 事件 日期 标题 TDC阿雷格里港 2020年12月 用Grad-CAM解开CNN的神秘面纱 麦肯奇长老会大学客座教授 2020年10月 区块链应用于业务 TDC阿雷格里港 2019年十一月 TDC阿雷格里港 2019年十一月 TDC圣保罗 2018年七月 TDC圣保罗 2017年七月 您将在这里找到什么样的项目：

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  1. open-aff:注意特征融合的代码和训练有素的模型-源码

  2. 注意特征融合 用于“注意特征融合”的MXNet / Gluon代码 到目前为止，此仓库中有什么： ImageNet的代码，训练有素的模型和训练日志 PS： 如果您是我们提交的论文的审稿人，请注意，当前实现的准确性比本文中的准确性要高一些，因为它是一个带有很多技巧的新实现。 如果您是我的学位论文评估专家，发现论文与这个repo的数字有些出入，那是因为在论文提交后我又将代码重新实现一遍遍，添加了AutoAugment，Labelinging这些技巧，因此目前这个repo中的分类准确率会比论文中的数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：386mb
    • 提供者：weixin_42180863
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