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resnet50版本的pytorch-gradcam实现以生成CAM图
资源介绍
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