关于注意力热力图可视化

[yjdzyr]

Bug

非常感谢作者提供这个优秀的项目，我想问一下代码应该如何可视化注意力的热力图，能否提供一个例子，以便了解图片中各个区域对模型作出预测的影响有多大。期待作者的回复！

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[xiuqhou]

原始的DETR论文《End-to-End Object Detection with Transformers》中Fig. 3给出了注意力图的可视化，其中每个query都会和特征图计算SelfAttention，得到一幅和特征图尺寸相同的attention map，因此可以给定query绘制attention map

但现在大部分DETR方法在编码器部分都采用的MultiScaleDeformableAttention，每个query只会和16个点计算注意力，所以不能产生完整的attention map

如果想了解图片每个区域对预测的贡献，可以尝试GradCAM等方法（ https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam?tab=readme-ov-file ）

[yjdzyr]

非常感谢作者的回答，我查看了GradCAM方法，但在提供的例子里没有发现DETR相关的例子，寻找了相关教程但是还是难于复现backbone和encoder的可视化，恳请作者大大提供一些帮助，非常感谢

[yjdzyr]

非常感谢作者的回答，我查看了GradCAM方法，但在提供的例子里没有发现DETR相关的例子，寻找了相关教程但是还是难于复现backbone和encoder的可视化，恳请作者大大提供一些帮助，非常感谢

[xiuqhou]

好的，后续我会考虑尝试把GradCAM相关的可视化集成进来，不过最近比较忙，要等一段时间。

如果你有自己实现的想法或比较着急要用，可以参考下面别的项目是如何将GradCAM集成到他们的项目中的。 基本上流程是首先从各个框架中得到模型和test_pipeline，然后调用grad_cam提供的方法进行可视化，有一定挑战但应该不难。

• https://jacobgil.github.io/pytorch-gradcam-book/EigenCAM%20for%20YOLO5.html
• https://jacobgil.github.io/pytorch-gradcam-book/Class%20Activation%20Maps%20for%20Object%20Detection%20With%20Faster%20RCNN.html
• https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/main/demo/boxam_vis_demo.py
• https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/main/mmyolo/utils/boxam_utils.py

[xiuqhou]

我在代码中增加了关于GradCAM的实例代码（grad_cam/grad_cam.ipynb）和(#12)提到的可视化特征图的实例代码（grad_cam/feat_show.ipynb）。

这两个可视化只是基础的实例，您可以参考这两个实现进行更进一步的修改。

[yjdzyr]

非常感谢作者提供的代码！这将对我提供非常大的帮助！期待作者后续更优秀的项目！