pytorch-grad-cam
Fortgeschrittene KI-Erklärbarkeit für Computer Vision. Unterstützung für CNNs, Vision Transformers, Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung, Bildähnlichkeit und mehr.
Verwende fortschrittliche Methoden, um zu verstehen und zu erklären, wie Computer Vision-Modelle Vorhersagen treffen.
Aus der README
- FasterRCNN: model.backbone
- Resnet18 and 50: model.layer4[-1]
- VGG, densenet161 and mobilenet: model.features[-1]
- mnasnet10: model.layers[-1]
- ViT: model.blocks[-1].norm1
- SwinT: model.layers[-1].blocks[-1].norm1
Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarFortgeschrittene KI-Erklärbarkeit für Computer Vision. Unterstützung für CNNs, Vision Transformers, Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung, Bildähnlichkeit und mehr.
pytorch-grad-cam hat 12.9k Sterne auf GitHub. Es wurde 1.7k-mal geforkt. pytorch-grad-cam ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2017 aktiv entwickelt. pytorch-grad-cam ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: class-activation-maps, computer-vision, deep-learning, explainable-ai.
Was ist pytorch-grad-cam?
Fortgeschrittene KI-Erklärbarkeit für Computer Vision. Unterstützung für CNNs, Vision Transformers, Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung, Bildähnlichkeit und mehr.
Ist pytorch-grad-cam Open Source?
pytorch-grad-cam ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist pytorch-grad-cam kostenlos?
Ja. pytorch-grad-cam ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht pytorch-grad-cam?
pytorch-grad-cam ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist pytorch-grad-cam geschrieben?
pytorch-grad-cam ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/jacobgil-pytorch-grad-cam.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.