Grad-CAM的原论文
时间: 2025-03-16 13:04:02 浏览: 101
Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)是一种用于解释卷积神经网络决策过程的技术。其核心思想是通过计算特定类别相对于特征图的梯度,生成能够反映输入图像中哪些区域对模型预测结果贡献最大的热力图[^3]。
关于 Grad-CAM 的原始论文,《Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》由 Ramprasaath R. Selvaraju 等人在 2017 年发表于国际计算机视觉会议 (ICCV) 上。该论文详细介绍了 Grad-CAM 方法的设计原理及其应用案例,并提供了实验验证来展示方法的有效性[^3]。
以下是获取 Grad-CAM 原始论文 PDF 下载链接的方法:
1. **官方出版平台**: 论文最初发布在 ICCV 官方网站上,可以通过访问 ICCV 存档页面找到对应年份的文章列表并下载 PDF 文件[^4]。
2. **arXiv 预印本服务器**: 很多学术研究者会将其工作上传至 arXiv,在这里可以免费获得最新版本或早期草稿形式的文档。Grad-CAM 的预印本同样可以在 https://arxiv.org/abs/1610.02391 找到[^5]。
3. **机构主页或者作者个人主页**: 有时研究人员会在自己所属大学实验室网页或是独立维护的职业站点分享他们的研究成果,包括完整的PDF副本。
下面是一段简单的 Python 脚本来演示如何利用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库自动抓取公开可用资源中的文章元数据(注意实际操作需遵循目标站点的服务条款与版权政策):
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_paper_metadata(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
title_tag = soup.find('meta', attrs={'name': 'citation_title'})
author_tags = soup.findAll('meta', attrs={'name': 'citation_author'})
title = title_tag['content'] if title_tag else None
authors = [tag['content'] for tag in author_tags]
return {'title': title, 'authors': authors}
url = "https://paperswithcode.com/paper/grad-cam-visual-explanations-from-deep"
metadata = fetch_paper_metadata(url)
print(f"Title: {metadata['title']}")
for i, author in enumerate(metadata['authors'], start=1):
print(f"Author-{i}: {author}")
```
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