分類学習器を使ったGrad-CAMについて
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アプリの分類学習器で画像分類をし、学習したモデルをワークスペースにエクスポートして、そのモデルを読み込んで、画像判別要因の可視化ができるGrad-CAMを使って、別の新たな画像の判別を行いたいのですが、可能でしょうか。
もし可能であれば、やり方を教えて頂けますでしょうか。
よろしくお願いいたします。
2 commentaires
Kenta
le 24 Jan 2020
こんにちは、ちなみにアプリで画像分類とは、具体的にどのようなアルゴリズム、手法で行われましたか?
画像があって、それに直接ランダムフォレストなどを実行したということですか?それとも何かしらのネットワークで特徴抽出をして、その特徴ベクトルをSVMなどで分類したということでしょうか?
Réponse acceptée
Kenta
le 24 Jan 2020
Modifié(e) : Kenta
le 24 Jan 2020
こんにちは、コメントのほう、教えていただきありがとうございます。残念ながらその場合は、grad-camは使えません。
grad-camは、分類する最後の形がニューラルネットワークのような形であるとできるのですが、今回のようなSVMの形だとかなりむずかしいと思います。
詳しくは、原文の方をよんでください。https://arxiv.org/abs/1610.02391
ただ、ファインチューニングをして得たモデルであれば、下のURLのようにすればできます。
3 commentaires
Kenta
le 24 Jan 2020
「つまり、SVMだとできないということですね」、はいそうですね、ただ私が知らないだけかもしれないので上のような回りくどい言い方になってます、すいません。
「コードを書いていって、それに画像を入力すると、その精度がでてきて、モデルとしても使える、といった感じでしょうか」はい、こちらに近いと思います。grad-camをしたいなら、コードを書く必要がありますが、ただ、分類だけしたいなら、分類アプリのほうが使いやすそうです。
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