PyTorch 实现 Grad-CAM 及 Grad-CAM++，支持可视化任意分类网络及 Faster R-CNN、Retin...

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/e898e3757bc2 支持Grad-CAM和Grad-CAM++的PyTorch实现，关键参数包括：image-path（可视化图像路径，默认可选）、network（网络名，默认可选）、weight-path（预训练权重路径，默认从PyTorch官网下载）、layer-name（使用的层，默认最后一个卷积层）、class-id（反向传播类别ID，默认网络预测类别）、output-dir（结果保存目录，默认可选）。