Grad-CAM++ 等价于使用正梯度的 Grad-CAM
计算机视觉与模式识别
2022-05-24 v1 人工智能
摘要
Grad-CAM 算法提供了一种识别图像中哪些部分对分类深度网络的输出贡献最大的方法。该算法简单且被广泛用于图像中物体的定位，尽管一些研究者指出了其局限性，并提出了各种替代方案。其中之一是 Grad-CAM++，据其作者称，它可以为网络预测提供更好的视觉解释，并且即使在单幅图像中出现多个物体实例时，也能更好地定位物体。在此我们表明，Grad-CAM++ 实际上等价于一种非常简单的 Grad-CAM 变体，其中梯度被替换为正梯度。
引用
@article{arxiv.2205.10838,
title = {Grad-CAM++ is Equivalent to Grad-CAM With Positive Gradients},
author = {Miguel Lerma and Mirtha Lucas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10838},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 8 figures