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【可视化】深度学习——热力图
本文介绍两种基于OpenCV的高效特征图可视化方法。针对CNN和多模态模型生成的GPU特征图，提出单通道热力图和通道平均热力图两种方案。前者逐个通道生成彩色热力图，支持阈值过滤和尺寸调整；后者通过通道平均生成综合热力图，快速定位模型关注区域。两种方法均利用GPU计算优势，通过OpenCV实现高效的图像处理和可视化，比传统Matplotlib方法更适用于大规模特征图分析。代码提供阈值调节、归一化和后
K-Radar数据集的下载与使用
针对K-radar数据集太大，没有办法完全下载进行了说明，如果是做关于Radar目标检测方向的话可以参考。
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