pytorch-grad-cam
Spiegabilità AI avanzata per la visione artificiale. Supporto per CNN, Vision Transformers, classificazione, rilevamento oggetti, segmentazione, somiglianza delle immagini e altro.
Usa metodi avanzati per comprendere e spiegare come i modelli di visione artificiale fanno previsioni.
Dal 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
Estratti dal README del progetto su GitHub. I diritti d'autore e le licenze rimangono con i rispettivi autori.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiSpiegabilità AI avanzata per la visione artificiale. Supporto per CNN, Vision Transformers, classificazione, rilevamento oggetti, segmentazione, somiglianza delle immagini e altro.
pytorch-grad-cam ha 12.9k stelle su GitHub. È stato forkato 1.7k volte. pytorch-grad-cam è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2017. pytorch-grad-cam è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: class-activation-maps, computer-vision, deep-learning, explainable-ai.
Che cos'è pytorch-grad-cam?
Spiegabilità AI avanzata per la visione artificiale. Supporto per CNN, Vision Transformers, classificazione, rilevamento oggetti, segmentazione, somiglianza delle immagini e altro.
pytorch-grad-cam è open source?
pytorch-grad-cam è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
pytorch-grad-cam è gratuito?
Sì. pytorch-grad-cam è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è pytorch-grad-cam?
pytorch-grad-cam è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto pytorch-grad-cam?
pytorch-grad-cam è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/jacobgil-pytorch-grad-cam.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.