GRADCAM-Tensorflow2-Visual-Explainable-AI:城市CAM-源码

GRADCAM-Tensorflow2-可视可解释AI Grad-CAM：深度网络通过基于梯度的本地化的视觉解释 安装Grad CAM： !pip install tf-explain src： : 论文：Grad-CAM：深度网络通过基于梯度的本地化的视觉解释 参考： : 摘要：我们提出了一种技术，该技术可为来自大量基于CNN的模型的决策产生“视觉解释”，从而使其更加透明。 我们的方法-梯度加权类激活映射（Grad-CAM），使用任何目标概念的梯度，流入最终的卷积层，以生成一个粗略的局部化地图，突出显示图像中用于预测该概念的重要区域。 Grad-CAM适用于各种CNN模型系列：（1）具有完全连接层的CNN，（2）用于结构化输出的CNN，（3）用于具有多模式输入或强化学习任务的CNN，无需任何架构变更或重新培训。 我们将Grad-CAM与细粒度的可视化相结合，以创建高分辨率的