#127 · 主分类： 计算机视觉
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为您的PyTorch模型生成类激活图（CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++、Smooth Grad-CAM++、Score-CAM、SS-CAM、IS-CAM、XGrad-CAM、Layer-CAM、Finer-CAM、LeGrad、RefineCAM）
项目最后更新：08/26/26
GitHub Stars
2.3K
Forks数量
227
贡献者数量
5
许可证
Apache-2.0
收录理由
训练卷积神经网络时，搞清楚究竟是哪些像素最终推动了某个预测结果，往往是调试模型的关键一步。这个库直接回应了这个问题，把从经典 CAM、Grad-CAM 到 Score-CAM、Layer-CAM、XGrad-CAM 等一系列类激活映射方法都收进了同一套简洁的接口里。它自带的钩子对常见网络结构开箱即用，自定义模型也能接上，做视觉模型上线前的审计或排错非常顺手。项目还提供了 Hugging Face Space 和 Colab 快速上手示例，想先直观看看激活图效果再决定是否引入依赖也完全可行。对做图像分类的团队来说，用它来核对模型注意力所在、向非技术干系人解释预测依据，都是很实用的辅助手段。
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