2019年までのCAM(Class Activation Map)まとめ - Qiita
はじめに この記事は，一応「Deep Learning論文紹介 Advent Calendar 2019」の12/20に投稿する予定だったものですが，ずれにずれた結果，2019年のギリギリになって焦って今頃焦って投稿したものです．全然間に合っていなくて申し訳ありませんでした．．．また，一応記事内の記号は統一するようにしていますが，画像内の記号まで統一はできていません．．．それでも良いという方はどうぞご覧ください． 本記事の概要 個人的な見解ですが，今回取り上げるCAM(Class Activation Map)は判断根拠をハイライトする方法として結構有名なものだと思います．後にも述べますが，CAMをより様々なネットワークに対応させたものにしたGrad-CAMと呼ばれる手法があるのですが，来年の某SAIとかでも使用した原稿が多く投稿されると思いますので，ここで一度整理したいと思いまとめました
最新手法！「Grad-CAM++」のレビューと実装 - Qiita
#はじめに 現象数理学科4年Dasonです。Qiita８記事目。 この記事は「明治大学 Advent Calendar 2018」第８日目の記事です。 本当はこの日に書く気はなかったのですが、PayPayでNintendo Switchを買ってテンションが上がった...兼ねてから実装を試みていたGrad-CAM++の実装ができたので、勢いで書いちゃうことにしました。 簡単になんでこの内容を選んだのか、どういう仕組みなのかを説明した後、実装＆実験といった流れで話を進めて行きます。 では、いきましょう。 ※注意 (2019年5月追記) この記事を最初に執筆して半年近く経過しますが、半年もすると「最新手法！」とは言えなくなってきました。ごめんなさい。釣りじゃないです。 ただ、Grad-CAM++はCAMやGrad-CAM同様一目で分かりやすい結果の描画ができたり、Grad-CAMのもついくつかの
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