pytorch-gradcam-resnet50:CAM图的resnet50版本

【文件属性】：
文件名称：pytorch-gradcam-resnet50:CAM图的resnet50版本
文件大小：460KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-08 06:09:36
Python 用法： python grad-cam.py --image-path 要与CUDA一起使用： python grad-cam.py --image-path --use-cuda 上面的这些理解英语应该能够理解如何使用，我只是将原始的vgg19网络更改为imagenet预训练的resnet50，实际上，对于任何图片的处理仍然可以使用，但是我们在做视频是很麻烦的，因为网络具有更多的一维时间维度，这让我很头疼。 因此，尽管我已经改变了这件事，但我没有任何成就感。 我想供所有想使用resnet50网络测试凸轮图的人使用。 注意 上面的默认IMAGE_PATH已经是./examples 后续指示 经过两天的研究，我发现该凸轮是一个简单的功能，可以将功能组合到我们的原始图像中。 实际上，如果研究不是很详细，则不需要了解原理。 因为

【文件预览】：
pytorch-gradcam-resnet50-master
----.gitignore(18B)
----README.md(4KB)
----cam()
--------cam_5.jpg(18KB)
--------cam_3.jpg(18KB)
--------cam_4.jpg(19KB)
--------cam_2.jpg(10KB)
--------cam_1.jpg(15KB)
----examples()
--------kaguya.jpg(58KB)
--------both.png(88KB)
--------bird.jpg(121KB)
--------mao.jpg(67KB)
--------naicha.jpg(4KB)
----camgb()
--------cam_gb_1.jpg(3KB)
--------cam_gb_3.jpg(2KB)
--------cam_gb_4.jpg(2KB)
--------cam_gb_5.jpg(3KB)
--------cam_gb_2.jpg(4KB)
----grad-cam.py(9KB)
----gb()
--------gb_1.jpg(5KB)
--------gb_2.jpg(7KB)
--------gb_3.jpg(4KB)
--------gb_4.jpg(4KB)
--------gb_5.jpg(3KB)