mmrotate热力图

### mmrotate 中热力图的生成方法 为了理解 `mmrotate` 中热力图的生成方式，可以借鉴其他框架中的实现思路并结合特定需求调整。例如，在 MMSegmentation 和 MMdetection 的实践中已经存在类似的机制。 #### GradCAM 实现原理 GradCAM 技术利用最后卷积层的梯度信息来创建类别激活映射[^1]。对于旋转目标检测任务而言，这一过程同样适用。具体操作上，通过对选定类别的预测分数关于最后一个卷积层输出做反向传播获取其梯度值；接着依据所得梯度计算各通道的重要性权重，并据此对相应特征图实施加权求和处理，从而形成反映输入图片中重要性的热力分布图表。 #### Hook 方法提取特征图 在实际应用过程中，通常会采用 hook 函数捕获所需层次结构下的中间输出数据作为后续分析的基础材料。以 PyTorch 模型为例，可以通过注册 forward hooks 来访问指定模块（如 layer1）内部节点处产生的张量对象[^3]。针对 `mmrotate` 这样的专用库，则需参照官方文档定位至恰当位置设置监听器以便收集必要的视觉化素材。 #### 可视化工具集成 考虑到 OpenMMLab 生态体系内的统一性和兼容性考量，建议优先考虑借助于该系列项目自带的支持功能完成上述工作流的设计与部署。根据先前经验分享可知，社区成员曾成功实现了基于 MMdetection 平台上的相似特性开发案例[^2]，这表明遵循既定模式有助于加速解决问题的速度。 ```python from mmcv.runner import get_dist_info, load_checkpoint import torch.nn as nn from mmrotate.models.builder import build_detector from mmrotate.utils import setup_multi_processes def prepare_model(config_file, checkpoint=None): cfg = Config.fromfile(config_file) model = build_detector(cfg.model) if checkpoint is not None: _ = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location='cpu') rank, world_size = get_dist_info() if world_size == 1 and hasattr(model, 'CLASSES'): model.CLASSES = ('ship', ) # Assuming single class detection task here device = next(model.parameters()).device return model.to(device) def register_forward_hook(module_name, module_dict): def hook_fn(m, i, o): module_dict[module_name] = o.detach().clone() target_module = eval(f'model.{module_name}') handle = target_module.register_forward_hook(hook_fn) return handle config_path = './configs/rotated_retinanet/rotated_retinanet_obb_r50_fpn_1x_dota.py' checkpoint_path = './checkpoints/epoch_12.pth' model = prepare_model(config_path, checkpoint_path) feature_maps = {} handle = register_forward_hook('backbone.layer2.2.conv3', feature_maps) input_tensor = ... # Prepare your input tensor according to the dataset format. output = model(return_loss=False, rescale=True, **{'img': input_tensor.unsqueeze(0)}) handle.remove() # Remove after getting required outputs. # Process collected features for heatmap generation... ```