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参考链接:yolo-gradcam,链接内代码同时也支持YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9 的即插即用热力图可视化,可按需取用。
# 创建环境
conda create -n heatmap39 python=3.9
# 激活环境
conda activate heatmap39
# torch 安装
# 注意高版本的 torch 和 grad-cam 有可能会出现环境不兼容,导致后续 grad-cam 失败
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
# pip 包
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
# grad-cam 包安装
pip install grad-cam==1.4.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
将 yolov5_heatmap.py 脚本放至 yolov5-7.0 的代码主目录下,并进行参数配置即可,主要参数修改 weight
和 图片路径即可,如下所示。
配置好参数后运行脚本文件即可在指定路径下得到热力图显示图像
pip
为 9.0.1 版本,更新至最新版本即可。但是这里要注意,直接使用 pip install --upgrade pip
安装时也会报错,需要使用指令 pip install --upgrade pip --no-cache-dir
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