[发明专利]一种基于区分性反卷积的CNN可视化方法有效
| 申请号： | 202011640809.2 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112651407B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 张文林;司念文;屈丹;常禾雨;罗向阳;牛铜;冯立恒 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;郑州信大先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于区分性反卷积的CNN可视化方法，方法包括给定输入图像进行特征提取，并得到最高层特征图和分类结果,基于最高层特征图，使用Grad‑CAM方法，生成类别激活图。一方面，将类别激活图作为初始特征图，逐层反卷积到输入空间，生成具有类别区分性的热力图。另一方面，将类别激活图逐层融合中间层特征图，并使用反卷积恢复到输入空间，生成具有细粒度特征的热力图。将所述具有类别区分性的热力图与所述具有细粒度特征的热力图相融合，生成最终的热力图。本发明用于实现具有细粒度和类别区分性的CNN可视化效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区分 卷积 cnn 可视化 方法 | ||
【主权项】：
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