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分類学習器を使ったGrad-CAMについて

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Naotsugu Kaneko
Naotsugu Kaneko on 22 Jan 2020
Commented: Naotsugu Kaneko on 24 Jan 2020
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 Comments

Kenta
Kenta on 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?
Naotsugu Kaneko
Naotsugu Kaneko on 24 Jan 2020
こちらのディープラーニング評価キット[画像分類用]にあるD2_5_1_featureextraction_classification.mを使って特徴抽出をして、交差検証を行い、それを2次SVMを使って分類しました。そのモデルをエクスポートしました。交差検証でデータを何分割するとどれくらいの精度になって、分割ごとのモデルを使って、別の新たな画像の判別をしようと考えてます。

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Accepted Answer

Kenta
Kenta on 24 Jan 2020
Edited: Kenta on 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 Comments

Naotsugu Kaneko
Naotsugu Kaneko on 24 Jan 2020
回答ありがとうございます。つまり、SVMだとできないということですね。その、ファインチューニングというのは、分類学習器の交差検証でできることなのでしょうか。それとも、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。
Kenta
Kenta on 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。
Naotsugu Kaneko
Naotsugu Kaneko on 24 Jan 2020
わかりました。いろいろと教えて頂き、ありがとうございました。

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