技术

CAM（类激活映射）

CAM（Class Activation Mapping）是一种可视化卷积神经网络关注区域的技术，通过全局平均池化和类权重生成热力图，解决模型决策可解释性问题。典型代表是 Grad-CAM，广泛应用于图像分类和目标检测。

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详细解释

CAM 由 Zhou 等人于 2016 年提出，要求网络在全局平均池化层后接全连接层。对于每个类别，将最后一个卷积层的特征图按全连接层权重加权求和，得到类激活图。Grad-CAM 将其推广到任意 CNN 架构，使用梯度代替权重。CAM 系列方法能突出图像中与类别相关的区域，帮助理解模型行为，并用于弱监督目标定位。

别名与相关写法
cam

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