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CAM_visualization.md

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类别激活图可视化

BILIBILI

  • 提供 tools/vis_cam.py 工具来可视化类别激活图。请使用 pip install grad-cam 安装依赖，版本≥1.3.6
  • 在Awesome-Backbones/models/下找到对应配置文件
  • 修改data_cfg中test的ckpt路径，改为训练完毕的权重 目前支持的方法有：
Method What it does
GradCAM 使用平均梯度对 2D 激活进行加权
GradCAM++ 类似 GradCAM，但使用了二阶梯度
XGradCAM 类似 GradCAM，但通过归一化的激活对梯度进行了加权
EigenCAM 使用 2D 激活的第一主成分（无法区分类别，但效果似乎不错）
EigenGradCAM 类似 EigenCAM，但支持类别区分，使用了激活 * 梯度的第一主成分，看起来和 GradCAM 差不多，但是更干净
LayerCAM 使用正梯度对激活进行空间加权，对于浅层有更好的效果

CAM02

命令行：

python tools/vis_cam.py \
    ${IMG} \
    ${CONFIG_FILE} \
    [--target-layers ${TARGET-LAYERS}] \
    [--preview-model] \
    [--method ${METHOD}] \
    [--target-category ${TARGET-CATEGORY}] \
    [--save-path ${SAVE_PATH}] \
    [--vit-like] \
    [--num-extra-tokens ${NUM-EXTRA-TOKENS}]
    [--aug_smooth] \
    [--eigen_smooth] \
    [--device ${DEVICE}] \

所有参数的说明：

  • img：目标图片路径。
  • config：模型配置文件的路径。需注意修改配置文件中data_cfg->test->ckpt的权重路径，将使用该权重进行预测
  • --target-layers：所查看的网络层名称，可输入一个或者多个网络层, 如果不设置，将使用最后一个block中的norm层。
  • --preview-model：是否查看模型所有网络层。
  • --method：类别激活图图可视化的方法，目前支持 GradCAM, GradCAM++, XGradCAM, EigenCAM, EigenGradCAM, LayerCAM，不区分大小写。如果不设置，默认为 GradCAM。
  • --target-category：查看的目标类别，如果不设置，使用模型检测出来的类别做为目标类别。
  • --save-path：保存的可视化图片的路径，默认不保存。
  • --eigen-smooth：是否使用主成分降低噪音，默认不开启。
  • --vit-like: 是否为 ViT 类似的 Transformer-based 网络
  • --num-extra-tokens: ViT 类网络的额外的 tokens 通道数，默认使用主干网络的 num_extra_tokens。
  • --aug-smooth：是否使用测试时增强
  • --device：使用的计算设备，如果不设置，默认为'cpu'。
在指定 `--target-layers` 时，如果不知道模型有哪些网络层，可使用命令行添加 `--preview-model` 查看所有网络层名称；

示例（CNN）：

  1. 使用不同方法可视化 MobileNetV3，默认 target-category 为模型检测的结果，使用默认推导的 target-layers。
python tools/vis_cam.py datasets/test/dandelion/14283011_3e7452c5b2_n.jpg models/mobilenet/mobilenet_v3_small.py
  1. 指定同一张图中不同类别的激活图效果图，给定类别索引即可
python tools/vis_cam.py datasets/test/dandelion/14283011_3e7452c5b2_n.jpg models/mobilenet/mobilenet_v3_small.py --target-category 1
  1. 使用 --eigen-smooth 以及 --aug-smooth 获取更好的可视化效果。
python tools/vis_cam.py datasets/test/dandelion/14283011_3e7452c5b2_n.jpg models/mobilenet/mobilenet_v3_small.py --eigen-smooth --aug-smooth

示例（Transformer）：

对于 Transformer-based 的网络，比如 ViT、T2T-ViT 和 Swin-Transformer，特征是被展平的。为了绘制 CAM 图，需要指定 --vit-like 选项，从而让被展平的特征恢复方形的特征图。

除了特征被展平之外，一些类 ViT 的网络还会添加额外的 tokens。比如 ViT 和 T2T-ViT 中添加了分类 token，DeiT 中还添加了蒸馏 token。在这些网络中，分类计算在最后一个注意力模块之后就已经完成了，分类得分也只和这些额外的 tokens 有关，与特征图无关，也就是说，分类得分对这些特征图的导数为 0。因此，我们不能使用最后一个注意力模块的输出作为 CAM 绘制的目标层。

另外，为了去除这些额外的 toekns 以获得特征图，我们需要知道这些额外 tokens 的数量。MMClassification 中几乎所有 Transformer-based 的网络都拥有 num_extra_tokens 属性。而如果你希望将此工具应用于新的，或者第三方的网络，而且该网络没有指定 num_extra_tokens 属性，那么可以使用 --num-extra-tokens 参数手动指定其数量。

  1. 对 Swin Transformer 使用默认 target-layers 进行 CAM 可视化：
python tools/vis_cam.py datasets/test/dandelion/14283011_3e7452c5b2_n.jpg models/swin_transformer/tiny_224.py --vit-like
  1. 对 Vision Transformer(ViT) 进行 CAM 可视化（经测试其实不加--target-layer即默认效果也差不多）：
python tools/vis_cam.py datasets/test/dandelion/14283011_3e7452c5b2_n.jpg models/vision_transformer/vit_base_p16_224.py --vit-like --target-layers backbone.layers[-1].ln1
  1. 对 T2T-ViT 进行 CAM 可视化：
python tools/vis_cam.py datasets/test/dandelion/14283011_3e7452c5b2_n.jpg models/t2t_vit/t2t_vit_t_14.py --vit-like --target-layers backbone.encoder[-1].ln1

CAM01