Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) verwendet die klassenspezifischen Gradienteninformationen, die in die letzte Faltungsschicht eines CNN fließen, um eine grobe Lokalisierungskarte der wichtigen Regionen im Bild zu erstellen. In diesem 2-stündigen projektbasierten Kurs werden Sie GradCAM auf einem einfachen Klassifizierungsdatensatz implementieren. Sie werden eine benutzerdefinierte Datensatzklasse für den Datensatz der Bildklassifizierung schreiben. Danach werden Sie eine benutzerdefinierte CNN-Architektur erstellen. Außerdem werden Sie eine train-Funktion und eine evaluator-Funktion erstellen, die Ihnen beim Schreiben der Trainingsschleife helfen. Nachdem Sie das beste Modell gespeichert haben, schreiben Sie die GradCAM-Funktion, die die Heatmap der Lokalisierungskarte einer bestimmten Klasse zurückgibt. Zum Schluss zeichnen Sie die Heatmap des gegebenen Eingabebildes.
Deep Learning mit PyTorch : GradCAM
(21 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
GradCAM-Funktion praktisch umsetzen
Erstellen von Trainings- und Auswertungsfunktionen
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Wärmekarten
Wichtige Details
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Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Colab-Laufzeitumgebung einrichten
Konfigurationen
Erweiterungen
Bilddatensatz laden
Dataset in Stapel laden
Modell erstellen
Erstellen Sie die Funktion Train and eval
Trainingsschleife
GradCAM holen
Empfohlene Erfahrung
Vorherige Programmiererfahrung in Python, PyTorch. Theoretische Kenntnisse über Convolutional Neural Network, Trainingsprozess (Optimierung) und GradCAM.
9 Projektbilder
Dozent
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
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Geprüft am 10. Jan. 2025
Please explain more in detail and also cover some important prerequisities.
Geprüft am 20. Feb. 2023
Great material, easy to follow and to some extent helps build intuition.
Geprüft am 31. Aug. 2025
Very good project. Helps you implement gradcam from grounds up.
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