Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Grad-CAMの始まりのお話
Search
Shintaro Yoshida
October 25, 2020
Research
0
69
Grad-CAMの始まりのお話
EAGLYS株式会社 AI 勉強会第4回の資料になります。
Grad-CAMの実装とそのアイデアの元となったCAMやGuided-Back-Propagationについて説明しています。
Shintaro Yoshida
October 25, 2020
Tweet
Share
More Decks by Shintaro Yoshida
See All by Shintaro Yoshida
顔認証・顔識別周りのサーベイ
shintaro202020
0
30
人が注目する箇所を当てるSaliency Detectionの最新モデル UCNet(CVPR2020)
shintaro202020
0
200
The Origin of Grad-CAM
shintaro202020
0
88
Other Decks in Research
See All in Research
LiDARとカメラのセンサーフュージョンによる点群からのノイズ除去
kentaitakura
0
110
第60回名古屋CV・PRMU勉強会:CVPR2024論文紹介(Vision Transformer)
waka_90b
1
200
尺度開発における質的研究アプローチ(自主企画シンポジウム7:認知行動療法における尺度開発のこれから)
litalicolab
0
320
さんかくのテスト.pdf
sankaku0724
0
270
日本語医療LLM評価ベンチマークの構築と性能分析
fta98
3
550
Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction
sosk
1
930
Weekly AI Agents News! 9月号 論文のアーカイブ
masatoto
1
100
Inside Phishing Groups: Trust No One
0x1shu
0
110
Tietovuoto Social Design Agency (SDA) -trollitehtaasta
hponka
0
2.1k
DevGPT: Studying Developer-ChatGPT Conversations
taoxiaomark
0
120
外積やロドリゲスの回転公式を利用した点群の回転
kentaitakura
1
620
第 2 部 11 章「大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて」に向けて / MLOps Book Chapter 11
upura
0
330
Featured
See All Featured
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
26
5.2k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
175
9.4k
How GitHub (no longer) Works
holman
311
140k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
327
38k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.1k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
275
23k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
328
21k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
38
6.9k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
341
39k
Designing for humans not robots
tammielis
249
25k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
243
12k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
81
5.2k
Transcript
Grad-CAMの 始まりの話 AI勉強会#4 @Eaglys on 2020/10/25 吉田 慎太郎 @sht_47
Grad-CAMの特徴 • Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping, 2016, Ramprasaath) ◦ XAIで最も有名なもの(理由はGrad-CAMのページで説明)
◦ CAM(2015, Zhou) の弱点を克服し、全てのCNNモデルに対して一般化 • XAI(Explainable Artificial Intelligence) の目的 (筆者の長期的な視点) 失敗の原因を特定 (モデル << 人間) 予測の根拠を説明し、判定の信頼⬆ (モデル ≒ 人間) 人間がAIに教わる (モデル >> 人間)
今回の勉強会で扱う内容 - Grad-CAMのアイデアになった論文たち - - - - Grad-CAMのモデル中身 - 実験結果
- Google Colaboratoryでの実装
NIN(Network In Network, 2014 Lin et al) - 偉大な論文 (2つのメインアイデア)
計算量削減のために1x1 Convを導入 ( InceptionNetのアイデアの源、ResNet Botttleneck Block) GAP(Global Average Pooling) を提案 → 最近だとAdaptive Average Pooling • GAP Structural Regularizerとして機能 ◦ Feature MapとCategory間の関係がより自然に ◦ 追加のParameterが不要 ◦ Spatial TranslationにRobust
Object Detectors Emerge In Deep Scene Cnns(2015 Zhou et al)
- Scene Recognitionの問題を解く → Object Detector が出現した Objectの正解ラベルを与えていないのに。。。 先行研究として、Object Classification問題のCNNで、Object Localizationの出現 Places Database (2014 Zhou et al )
CAM(Class Activation Mapping 2015 Zhou et al) … … Final
Conv GAP FC k枚 k個 … c個 a a 1 を用いて CAMを生成
CAM(Class Activation Mapping) … … Final Conv GAP FC 4096枚
4096個 … 1000個 VGG16 (ImageNet) 7 7
CAMの数式と概念図 iとjでSum Kで Sum それぞれのプロセスは独立 Zは最終Feature Mapのサイズ(今回は49)
CAMの使用方法(推論時に利用) Iとjで 平均 Kで 加重平均 (Image Source : Zhou et
al 2015) CAM Kで 加重平均 推論 CAM生成
Guided Back-Propagation(2015 Springenberg) - Deconvolutional Network (2011 Zeiler) Max Poolingの反対の操作
- Guided Backprop deconvNetを ReLUのBackPropagationに組み合わせ
Guided-Backpropの実験結果 Batch Size : 64 Learning Rate : 0.01 Weight
Decay : 0.001 Optimizer : SGD Conv6 Conv9
Grad-CAM(2016 Ramprasaath) CAMはGAPに限定 → 一般化( 全てのCNN Architectureで可能) CAM(Corase)とGuided-Backprop(Fined-Grained)を組み合わせ CAMにReLUを挿入(Positiveな影響を与えるもののみ必要) CAM,
Grad-CAM共にArchitectural ChangeやRe-Trainが必要ない iとjでSum Kで 加重平均 Kで 加重平均
Grad-CAMの結果1 - Microsoft COCO データセット - Validation Dataset からSample -
Ice Creamで誤り
Grad-CAMの結果2 VGG@ImageNetにおける間違い集 モデルがバイアスを含むかどうか
実装 - Pytorch 1.6 https://github.com/sht47/grad-cam-Pytorch1.6 - Tensorflow 2.3 https://github.com/sht47/grad-cam-Tensorflow2.3