pengtaojiang/layercam_loc

layercam_loc's Issues

Thanks for your great work! Wish you good luck!

实验结果精度只有7%，请教是哪里出错了？

大神您好！我使用的权重是vgg16-397923af.pth,环境是python3.9 opencv-python 4.5.5
这是运行结果，top1非常低，这是哪里出错了吗？

Number of processing images:  50000
101it [00:12,  8.36it/s]Top 1 classification accuracy: 0.07920792079207921	Top 5 classification accuracy: 0.10891089108910891	GT-known accuracy: 0.5643564356435643	top 1 localization accuracy: 0.04950495049504951	top 5 localization accuracy: 0.07920792079207921	The mean recall of top-1 class: 0.9079595817827214	The mean iou of top-1 class: 0.534435054374482	

请教 类激活映射图生成问题及代码中cam_ten_crop_upsample_pad 作用

大佬您好，想要引用您的工作，对论文仍有如下问题希望您能答疑：
问题1：在代码中求cam过程中，论文中包含了对多层特征图的汇总，但是代码中只看到了输入特定层得到的单一特征图（通过特征图点乘特征图各个点的梯度），请问这个不同层汇总的操作有公开吗，或者是我没有看到相关代码？
问题2：在loc测试过程中，源代码tesy.py中指定输出层为vgg16的layer30, 由此计算得到pre_cam。后续操作定义了cam_ten_crop_upsample_pad ，请问这部分在测试中对于性能提升有具体分析吗？论文中其他方法的测试结果是否也是采用的这种方式？
问题3：论文中各类方法均是采用的caffe版本的模型权重吗？
非常感谢!