GRADCAM-TensorFlow2-可视解释性AI：城市CAM

简介：
GRADCAM-TensorFlow2是基于TensorFlow2框架开发的一种用于增强深度学习模型在图像识别任务中可解释性的技术。它通过可视化神经网络对特定区域的关注程度，帮助研究人员理解模型决策背后的机制，并提高模型在复杂的城市环境中的应用效果。这种方法特别适用于城市CAM（Class Activation Mapping）项目，能够有效提升智能监控系统的准确性和透明度。 我们提出了一种技术，可以为基于CNN的模型的决策生成“视觉解释”，使其更加透明。我们的方法——梯度加权类激活映射（Grad-CAM）利用任何目标概念的梯度流入最终卷积层来创建一个粗略但局部化的地图，突出显示图像中用于预测该概念的重要区域。Grad-CAM适用于各种CNN模型系列：（1）具有全连接层的CNN；（2）生成结构化输出的CNN；以及（3）处理多模式输入或强化学习任务的CNN，并且无需对架构进行任何更改或者重新训练即可应用。我们结合细粒度可视化，以创建高分辨率的地图。