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
85
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
3
38
人が注目する箇所を当てるSaliency Detectionの最新モデル UCNet(CVPR2020)
shintaro202020
1
220
The Origin of Grad-CAM
shintaro202020
0
130
Other Decks in Research
See All in Research
NLP2025参加報告会 LT資料
hargon24
1
320
VAGeo: View-specific Attention for Cross-View Object Geo-Localization
satai
3
380
Mathematics in the Age of AI and the 4 Generation University
hachama
0
160
(NULLCON Goa 2025)Windows Keylogger Detection: Targeting Past and Present Keylogging Techniques
asuna_jp
1
520
ノンパラメトリック分布表現を用いた位置尤度場周辺化によるRTK-GNSSの整数アンビギュイティ推定
aoki_nosse
0
320
時系列データに対する解釈可能な 決定木クラスタリング
mickey_kubo
2
700
A multimodal data fusion model for accurate and interpretable urban land use mapping with uncertainty analysis
satai
3
210
SSII2025 [SS1] レンズレスカメラ
ssii
PRO
2
940
ことばの意味を計算するしくみ
verypluming
11
2.6k
在庫管理のための機械学習と最適化の融合
mickey_kubo
3
1.1k
引力・斥力を制御可能なランダム部分集合の確率分布
wasyro
0
150
2025年度 生成AIの使い方/接し方
hkefka385
1
690
Featured
See All Featured
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
36
2.8k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.5k
It's Worth the Effort
3n
185
28k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
56
9.4k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
KATA
mclloyd
29
14k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.3k
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