Grad-CAM.pytorch

​ pytorch 实现Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 和

Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks

1. 依赖

2. 使用方法

3. 样例分析
   3.1 单个对象
   3.3 多个对象
   

4. 总结

5. 目标检测
   5.1 detectron2安装
   5.2 测试
   5.3 Grad-CAM结果
   5.4 总结

Grad-CAM整体架构

Grad-CAM++与Grad-CAM的异同

依赖

python 3.6.x
pytoch 1.0.1+
torchvision 0.2.2
opencv-python
matplotlib
scikit-image
numpy

使用方法

python main.py --image-path examples/pic1.jpg \
               --network densenet121 \
               --weight-path /opt/pretrained_model/densenet121-a639ec97.pth

参数说明：

• image-path：需要可视化的图像路径(可选,默认./examples/pic1.jpg)

• network: 网络名称(可选,默认resnet50)

• weight-path: 网络对应的与训练参数权重路径(可选,默认从pytorch官网下载对应的预训练权重)

• layer-name: Grad-CAM使用的层名(可选,默认最后一个卷积层)

• class-id：Grad-CAM和Guided Back Propagation反向传播使用的类别id（可选,默认网络预测的类别)

• output-dir：可视化结果图像保存目录(可选，默认results目录)

样例分析

单个对象

原始图像

效果

network	HeatMap	Grad-CAM	HeatMap++	Grad-CAM++	Guided backpropagation	Guided Grad-CAM
vgg16
vgg19
resnet50
resnet101
densenet121
inception_v3
mobilenet_v2
shufflenet_v2

多个对象

​ 对应多个图像Grad-CAM++比Grad-CAM覆盖要更全面一些，这也是Grad-CAM++最主要的优势

原始图像

效果

network	HeatMap	Grad-CAM	HeatMap++	Grad-CAM++	Guided backpropagation	Guided Grad-CAM
vgg16
vgg19
resnet50
resnet101
densenet121
inception_v3
mobilenet_v2
shufflenet_v2

总结

• vgg模型的Grad-CAM并没有覆盖整个对象,相对来说resnet和denset覆盖更全,特别是densenet;从侧面说明就模型的泛化和鲁棒性而言densenet>resnet>vgg
• Grad-CAM++相对于Grad-CAM也是覆盖对象更全面，特别是对于同一个类别有多个实例的情况下,Grad-CAM可能只覆盖部分对象，Grad-CAM++基本覆盖所有对象;但是这仅仅对于vgg而言,想densenet直接使用Grad-CAM也基本能够覆盖所有对象
• MobileNet V2的Grad-CAM覆盖也很全面
• Inception V3和MobileNet V2的Guided backpropagation图轮廓很模糊，但是ShuffleNet V2的轮廓则比较清晰

目标检测

​ 有位网友@SHAOSIHAN问道怎样在目标检测中使用Grad-CAM;在Grad-CAM和Grad-CAM++论文中都没有提及对目标检测生成CAM图。我想主要有两个原因：

a) 目标检测不同于分类，分类网络只有一个分类损失，而且所有网络都是一样的(几个类别最后一层就是几个神经元)，最后的预测输出都是单一的类别得分分布。目标检测则不同，输出都不是单一的，而且不同的网络如Faster R-CNN, CornerNet,CenterNet,FCOS，它们的建模方式不一样，输出的含义都不相同。所以不会有统一的生成Grad-CAM图的方法。

b) 分类属于弱监督，通过CAM可以了解网络预测时主要关注的空间位置，也就是"看哪里"，对分析问题有实际的价值；而目标检测，本身是强监督，预测边框就直接指示了“看哪里”。

​

​ 这里以detetron2中的faster-rcnn网络为例，生成Grad-CAM图。主要思路是直接获取预测分值最高的边框;将该边框的预测分值反向传播梯度到，该边框对应的proposal 边框的feature map上，生成此feature map的CAM图。

detectron2安装

a) 下载

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git

b) 修改detectron2/modeling/roi_heads/fast_rcnn.py文件中的fast_rcnn_inference_single_image函数，主要是增加索引号，记录分值高的预测边框是由第几个proposal边框生成的；修改后的fast_rcnn_inference_single_image函数如下：

def fast_rcnn_inference_single_image(
        boxes, scores, image_shape, score_thresh, nms_thresh, topk_per_image
):
    """
    Single-image inference. Return bounding-box detection results by thresholding
    on scores and applying non-maximum suppression (NMS).

    Args:
        Same as `fast_rcnn_inference`, but with boxes, scores, and image shapes
        per image.

    Returns:
        Same as `fast_rcnn_inference`, but for only one image.
    """
    valid_mask = torch.isfinite(boxes).all(dim=1) & torch.isfinite(scores).all(dim=1)
    indices = torch.arange(start=0, end=scores.shape[0], dtype=int)
    indices = indices.expand((scores.shape[1], scores.shape[0])).T
    if not valid_mask.all():
        boxes = boxes[valid_mask]
        scores = scores[valid_mask]
        indices = indices[valid_mask]
    scores = scores[:, :-1]
    indices = indices[:, :-1]

    num_bbox_reg_classes = boxes.shape[1] // 4
    # Convert to Boxes to use the `clip` function ...
    boxes = Boxes(boxes.reshape(-1, 4))
    boxes.clip(image_shape)
    boxes = boxes.tensor.view(-1, num_bbox_reg_classes, 4)  # R x C x 4

    # Filter results based on detection scores
    filter_mask = scores > score_thresh  # R x K
    # R' x 2. First column contains indices of the R predictions;
    # Second column contains indices of classes.
    filter_inds = filter_mask.nonzero()
    if num_bbox_reg_classes == 1:
        boxes = boxes[filter_inds[:, 0], 0]
    else:
        boxes = boxes[filter_mask]

    scores = scores[filter_mask]
    indices = indices[filter_mask]
    # Apply per-class NMS
    keep = batched_nms(boxes, scores, filter_inds[:, 1], nms_thresh)
    if topk_per_image >= 0:
        keep = keep[:topk_per_image]
    boxes, scores, filter_inds = boxes[keep], scores[keep], filter_inds[keep]
    indices = indices[keep]

    result = Instances(image_shape)
    result.pred_boxes = Boxes(boxes)
    result.scores = scores
    result.pred_classes = filter_inds[:, 1]
    result.indices = indices
    return result, filter_inds[:, 0]

c) 安装;如遇到问题，请参考detectron2；不同操作系统安装有差异

cd detectron2
pip install -e .

测试

a) 预训练模型下载

wget https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_C4/142202221/model_final_b1acc2.pkl

b) 测试Grad-CAM图像生成

​ 在本工程目录下执行如下命令

export KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE
python detection/demo.py --config-file detection/faster_rcnn_R_50_C4.yaml \
--input ./examples/pic1.jpg \
--opts MODEL.WEIGHTS /Users/yizuotian/pretrained_model/model_final_b1acc2.pkl MODEL.DEVICE cpu

Grad-CAM结果

原始图像	检测边框	Grad-CAM HeatMap	Grad-CAM++ HeatMap	边框预测类别
				Dog
				Aeroplane
				Person
				Horse

总结

​ 对于目标检测Grad-CAM++的效果并没有比Grad-CAM效果好，推测目标检测中预测边框已经是单个对象了,Grad-CAM++在多个对象的情况下优于Grad-CAM