Repolode
Предложить
jacobgil

jacobgil/pytorch-grad-cam

Библиотека для PyTorch с методами CAM, которые визуализируют области изображения, влияющие на предсказания модели компьютерного зрения.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
13,000
Форки
1,715
Открытые issues
166
Последний коммит
2 месяца назад

Что это?

pytorch-grad-cam — Python-пакет с методами объяснения решений моделей компьютерного зрения на PyTorch. Он строит тепловые карты, показывающие, какие пиксели сильнее всего повлияли на результат модели. Это помогает разбирать предсказания при разработке и в продакшене.

В пакете есть множество вариантов CAM, включая Grad-CAM, HiResCAM, Grad-CAM++, Score-CAM, Ablation-CAM, Eigen-CAM и LayerCAM, а также параметры сглаживания и метрики, например ROAD, для оценки достоверности объяснения. Пакет работает с CNN и Vision Transformers; его можно применять не только для классификации, но и для детекции объектов, семантической сегментации, сравнения эмбеддингов и CLIP. Поддерживаются пакетные входные данные, а адаптировать методы к новым архитектурам можно с помощью reshape transforms и пользовательских model targets.

Установить пакет можно через pip под именем grad-cam. На сайте документации есть обучающие ноутбуки по классификаторам HuggingFace, Faster R-CNN, YOLO и моделям сегментации.

Ключевые возможности

  • 01Реализует множество методов CAM, включая Grad-CAM, Grad-CAM++, Score-CAM, Ablation-CAM и Eigen-CAM.
  • 02Работает с CNN и Vision Transformers, например ViT и Swin.
  • 03Поддерживает детекцию объектов, семантическую сегментацию, сравнение эмбеддингов и CLIP.
  • 04Предоставляет параметры сглаживания (aug_smooth и eigen_smooth), уменьшающие шум на тепловых картах.
  • 05Включает метрики оценки, например ROAD, для измерения качества объяснений.
  • 06Обрабатывает изображения пакетами и работает на CPU, CUDA и устройствах MPS.

Сценарии использования

  • Разбор причин, по которым классификатор изображений выдал конкретное предсказание.
  • Проверка того, фокусируется ли модель детекции или сегментации на нужных объектах.
  • Сравнение методов объяснения и метрик в исследованиях XAI.
  • Изучение поведения Vision Transformer, похожего на работу с attention, на пользовательских датасетах.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет из PyPI

    pip install grad-cam
  2. 2

    Импортируйте метод CAM и модель, создайте объект CAM и запустите его на входном тензоре (пример использования см. в README)

Что важно знать

  • Требуются PyTorch и предоставленная вами модель; для каждой архитектуры необходимо выбрать правильный целевой слой.

Темы

#explainable-ai#computer-vision#pytorch#deep-learning#interpretability#class-activation-maps#vision-transformers#explainable-ml#grad-cam#image-classification

Частые вопросы

Что такое pytorch-grad-cam?
Библиотека для PyTorch с методами CAM, которые визуализируют области изображения, влияющие на предсказания модели компьютерного зрения. pytorch-grad-cam — Python-пакет с методами объяснения решений моделей компьютерного зрения на PyTorch. Он строит тепловые карты, показывающие, какие пиксели сильнее всего повлияли на результат модели. Это помогает разбирать предсказания при разработке и в продакшене.
pytorch-grad-cam можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
pytorch-grad-cam распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
pytorch-grad-cam всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в pytorch-grad-cam — 13 авг. 2026 г..
Для чего можно использовать pytorch-grad-cam?
Разбор причин, по которым классификатор изображений выдал конкретное предсказание. Проверка того, фокусируется ли модель детекции или сегментации на нужных объектах. Сравнение методов объяснения и метрик в исследованиях XAI. Изучение поведения Vision Transformer, похожего на работу с attention, на пользовательских датасетах.
Как установить pytorch-grad-cam?
Установите пакет из PyPI: pip install grad-cam Импортируйте метод CAM и модель, создайте объект CAM и запустите его на входном тензоре (пример использования см. в README)
Где скачать pytorch-grad-cam?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

ultralytics / yolov5

Ultralytics YOLOv5 — библиотека компьютерного зрения на базе PyTorch для детекции объектов, сегментации экземпляров и классификации изображений, с обучением и экспортом моделей.

ИИ и машинное обучение#computer-vision#object-detection#pytorch
58,2 тыс.17,5 тыс.PythonAGPL-3.0Обновлён позавчера

sczhou / CodeFormer

Инструмент на Python для восстановления лиц вслепую: улучшает размытые, низкокачественные и повреждённые лица на фото и видео с помощью трансформера с поиском по кодовой книге.

ИИ и машинное обучение#face-restoration#computer-vision#pytorch
18,2 тыс.3,7 тыс.PythonOtherОбновлён 11 месяцев назад