最近要搞 heatmap

正好用的是 keras 架構
說真的
keras 架構
對於剛接觸深度學習的人來說
真的比較單純好懂
 
然後找到這個 heatmap 套件
 
 
中間也有看他的方式的 heatmap 方式
但是很多都是用固定的模型
例如 resnet 或是 VGG 之類
 
有時候我們自定義的模組也想要拉 heatmap 出來
就可以考慮用這個
 
他主要做法是向上找 conv 層
然後與輸入層做 Grad (我的理解是這樣 XD)
 
範例:
 
# model 自定義模型
# imgGC_array 輸入資料
# pType 分類的種類(這邊要看自己預測的類型)
new_model = to_heatmap(model, input_shape=(1024, 1024,3))
out = new_model.predict( np.array([imgGC_array]) )
heatmap = out[0]
heatmap = heatmap[:,:, pType] #這邊就想辦法把 heatmap 可視化就可以

2020-02 in 台灣台中大里小貓貓
 
也可以參考這一篇
Day 27 Grad-CAM如何實現?
 
 
希望對大家有幫助拉~