深層学習は画像のどこを見ている！？ CNNで「お好み焼き」と「ピザ」の違いを検証 - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ
Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
We propose a technique for producing "visual explanations" for decisions from a large class of CNN-based models, making them more transparent. Our approach - Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM), uses the gradients of any target concept, flowing into the final convolutional layer to produce a coarse localization map highlighting important regions in the image for predicting the co
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Grad-CAM: Why did you say that? · Issue #66 · arXivTimes/arXivTimes
