kerasでvgg16とGrad-CAMの実装による異常検出および異常箇所の可視化 - Qiita

概要 画像認識による異常検出は最近工場現場の品質検査工程などで実用化が進められていますが、ディープラーニングの仕組みがブラックボックスとなっているため、AIが提示してくれた結果に不信感が生じやすいです。そのような課題を解消するために、Grad-CAMなどの判断根拠可視化手法が近年提案されました。 本稿では、kerasでvgg16モデルをファインチューニングし、DAGMデータセットの異常検知を試してみました。それから、Grad-CAMによる異常箇所の可視化も実装してみました。わりと良い結果が得られましたので、その手順と注意点をまとめて公開します。 特にGrad-CAMの実装にあたって、かなりエラーで苦しんでいたので、その注意点とコードをもしご参考になれれば嬉しいです。 開発環境 Google Colaboratoryを使って、その便利さにめっちゃ感動されました。jupyter, python