一、CAM

1.CAM算法介绍

Class Activation Mapping，CAM类激活热力图。不只是训练了一个图像分类模型而已，可以查看训练出来的分类模型的热力图的效果

下图表示：输出512个feature map，每一个feature map被称为一个channel，就是一个矩阵，每一个矩阵都是14 x14的。（蓝、红、绿色薄片是一个channel，14x14）

总共有512个薄片 -> 对应了卷积神经网络最后一层提取出来的512种特征 -> 每一个特征体现在每一个对应的薄片上

把蓝色channel的14×14=196个激活值取一个平均值，得到蓝色的标量。同理，共得到512个标量 / 平均数，称为全局平均池化。

512个平均数会起到全连接层的作用，后面再接一层线性分类层，训练得到它对每一个类别的平均数的权重，再进行softmax操作，得到每个类别的概率。每一个概率都是0 - 1之间的，并且这每个概率求和为 1 -> 得到完整的图像分类预测结果。

权重w 1 间接的反映了该类别对蓝色feature map的关注程度，feature map是卷积神经网络最后一层从图像中提取出来的某一种特征，权重w 1 间接的反映了该类别对这种特征的关注程度。

该权重从w 1到w n，最后一个卷积层是14 x 14的channel；得到的CAM热力图也是14 x 14的低分辨率的矩阵。可以用双线性插值的方法把它缩放回原图大小（类似于word和ppt里的图像缩放），变成一个高分辨率的热力图。

2.CAM的特点

1.全卷积，无池化，因为池化具有平移不变性，会丢失空间信息。
2.GAP操作，可以取代全连接层。
在传统卷积神经网络里面，最后一层卷积层产生了若干个channel，需要把每一个channel展平成一个长向量，再把这个长向量输入给全连接层，这种操作太消耗计算量、也太消耗参数量了，参数量会爆炸。用全局平均池化取代全连接层能大大减少参数量，以前需要512 x 14 x 14个元素，现在只要512个元素就可以了。

3.CAM算法的缺点

1.必须得有GAP层，否则得修改模型结构，把全连接层替换为GAP后重新训练。
2.只能分析最后一层卷积层输出，无法分析中间层

二、Grad_CAM

1.Grad_CAM算法介绍

无需换为GAP，直接使用全连接层，后续采用求梯度方式。

扩展：

2.Grad_CAM算法优点

3.Grad_CAM算法缺点

4.Grad_CAM算法的变种

1）Grad_CAM++算法

改进的缺点：

具体改进部分：

2）ScoreCAM算法

改进的缺点：

具体：

3）LayerCAM算法

改进的缺点：