深度学习中的类别激活热图可视化（分类激活函数）

作者：Valentina Alto

编译：ronghuaiyang

导读

使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。

类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。

基本上，假设我们构建一个CNN，目标是将人的照片分类为“男人”和“女人”，然后我们给它提供一个新照片，它返回标签“男人”。有了CAM工具，我们就能看到图片的哪一部分最能激活“Man”类。如果我们想提高模型的准确性，必须了解需要修改哪些层，或者我们是否想用不同的方式预处理训练集图像，这将非常有用。

在本文中，我将向你展示这个过程背后的思想。为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN, Resnet50。

我在这个实验中要用到的图像是，这只金毛猎犬：

首先，让我们在这张图上尝试一下我们预训练模型，让它返回三个最有可能的类别：

from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as npmodel = ResNet50(weights='imagenet')img_path = 'golden.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)preds = model.predict(x)
# decode the results into a list of tuples (class, description, probability)

print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

如你所见，第一个结果恰好返回了我们正在寻找的类别：Golden retriver。

现在我们的目标是识别出我们的照片中最能激活黄金标签的部分。为此，我们将使用一种称为“梯度加权类别激活映射(Grad-CAM)”的技术(官方论文：https://arxiv.org/abs/1610.02391)。

这个想法是这样的：想象我们有一个训练好的CNN，我们给它提供一个新的图像。它将为该图像返回一个类。然后，如果我们取最后一个卷积层的输出特征图，并根据输出类别对每个通道的梯度对每个通道加权，我们就得到了一个热图，它表明了输入图像中哪些部分对该类别激活程度最大。

让我们看看使用Keras的实现。首先，让我们检查一下我们预先训练过的ResNet50的结构，以确定我们想要检查哪个层。由于网络结构很长，我将在这里只显示最后的block：

from keras.utils import plot_model
plot_model(model)

让我们使用最后一个激活层activation_49来提取我们的feature map。

golden = model.output[:, np.argmax(preds[0])]
last_conv_layer = model.get_layer('activation_49')

from keras import backend as K

grads = K.gradients(golden, last_conv_layer.output)[0]
pooled_grads = K.mean(grads, axis=(0, 1, 2))
iterate = K.function([model.input], [pooled_grads, last_conv_layer.output[0]])
pooled_grads_value, conv_layer_output_value = iterate([x])
for i in range(pooled_grads.shape[0]):
    conv_layer_output_value[:, :, i] *= pooled_grads_value[i]
heatmap = np.mean(conv_layer_output_value, axis=-1)

import matplotlib.pyplot as plt

heatmap = np.maximum(heatmap, 0)
heatmap /= np.max(heatmap)
plt.matshow(heatmap)

这个热图上看不出什么东西出来。因此，我们将该热图与输入图像合并如下:

import cv2
img = cv2.imread(img_path)
heatmap = cv2.resize(heatmap, (img.shape[1], img.shape[0]))
heatmap = np.uint8(255 * heatmap)
heatmap = cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET)
merged= heatmap * 0.4 + imgplt.imshow(merged)

如你所见，图像的某些部分(如鼻子部分)特别的指示出了输入图像的类别。

英文原文：https://valentinaalto.medium.com/class-activation-maps-in-deep-learning-14101e2ec7e1

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