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。

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 from torchcam . cams import SmoothGradCAMpp from torchvision . models import resnet18 img_tensor = torch . rand (( 1 , 3 , 224 , 224 )) model = resnet18

类激活图可视化，将CNN关注区域用热力图呈现出来，代码注释部分详尽，方便理解和重写

代码为Learning Deep Features for Discriminative Localization的复现，并有详细的代码注释，以便读者进行学习。

PyTorch中的类激活图 如标题为的论文中所述，类激活映射的实现 输入 CAM（猫） CAM（鹅） 支持的Torchvision型号 在编写CAM时，只能使用以下代码从Torchvision生成以下模型： 网路18 资源34 资源50 resnet101 resnet152 用法 python class_activation_map.py --model_name resnet18 --input_image data/car.jpg在results /目录中生成输出CAM覆盖图像。 要另外保存gif动画，请执行以下操作： python class_activation_map.py --model_name resnet18 --input_image data/car.jpg --save_gif 例子 | | | |