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research notes

Class Activation Map (CAM)

1. Class Activation Map (CAM) 개요 학습된 네트워크가 이미지들을 판변할 때 각각 이미지에서 중요하게 생각하는 영역은 다를 것이다. 이를 시각화해주는 알고리즘이 바로 Class Activation Map(CAM) 관련 알고리즘들이다. 2. Class Activation Map (CAM) 구조 일반적으로 Flatten을 수행하여 Fully-Connected에 연결을 수행하는 CNN과는 달리 CAM에서는 Global Average Pooling (GAP) 기법을 사용 3. Class Activation Map (CAM) 관련 알고리즘 - Weakly Supervised Object Localization Computer vision 분야에서 널리 알려진 Object Detection 문..
인공지능 신뢰성/eXplainable AI(XAI) 2022. 2. 22. 12:51
Gradient-Class Activation Map(Grad-CAM)

1. Limitation of Class Activation Map (CAM) CAM은 간단히 계산할 수 있는 유용한 툴이지만, Global Average Pooling layer를 사용해야만 한다는 한계점을 갖는다. 즉, GAP으로 대치하게되면 뒷부분을 다시 또 fine tuning 해야하는 한계점이 있다. 따라서, 이번 논문에서 제시된 Grad-CAM은 GAP을 쓸 필요가 없다는 점에서(Fully-connected layer 사용가능) 일반화된 CAM (Generalized CAM) 이라고도 말할 수 있다. 2. Grad-CAM 알고리즘 Gard-CAM 수행 두 식의 차이점은 ReLU 함수가 추가되었다는 점과 w^ck가 a^ck로 변경되었다는 점이다. a^ck의 수식을 글로 풀어 설명해보면, k번째 ..
인공지능 신뢰성/eXplainable AI(XAI) 2022. 2. 22. 12:46
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