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摘 要：基于可视化框架Grad-CAM设计了一种遥感电力目标识别模型，旨在提升针对遥感电力目标的辅助决策准确性和深度神经网络的视觉可解释性。模型首先对现有的Grad-CAM框架进行改进，引入了掩膜机制以揭示和挖掘图像中被遮挡或去除关键决策信息后的剩余有价值语义信息；之后构建了一个弱监督分割和反事实解释的网络结构，旨在通过最大化后验概率找到最优特征，并确保模型的解释性。（剩余9714字）
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基于Mask-Grad-CAM的遥感电力目标表征方法
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