-
Bu projemizde Evrişimli sinir ağlarının öğrendiklerini, filtreleri ve ısı haritasını görselleştireceğiz.
-
Evrişimli sinir ağlarının katmanlarında ve filtrelerinde gezineceğiz.
-
Test resmimizdeki canlıyı nasıl sınıflandırdığını adım adım inceleyeceğiz. (object detection)
-
Test resmimizdeki canlıyı hangi noktalarına ağırlık vererek köpek olarak tanıdığını göreceğiz.
-
Test Resmimiz :
- Modelimiz, katmanlarımız, parametrelerimiz :
- Şimdi katmanlarımızdaki kanallardan geçen resimlere göz atalım :
Katmanlardaki resimleri gördünüz. ilk katmanın beşinci kanalından çıkan resimde kenar ayrıntıları tanınmış,
Ama hayla canlı hakkında pek bir bilgi edinememiş.
İkinci katmanda ise köpeğin burnu ve kuyruğu tanımlanmış yani modelimiz yavaştan canlının köpek olduğunu anlıyor.
- Şimdi ise Tüm kanalların tüm aktivasyonlarını görselleştirme işlemini yapalım :
Büyük resimde de gördüğünüz gibi modelimiz adım adım köpeği tanımakta.
- Artık resim üzerinde gezen filtreleri görselleştirme zamanı :
Bu gördüğünüz resimler rastgele katmanlardan çektiğim filtreler.
Bu filtreler resimlerin üzerinde gezinerek köpeğin gözü burnu vb. yerlerini tespit eder.
Ve son katmanlara doğruda köpek olarak sınıflandırılır.
-
Sınıf aktivasyon haritası 2B grid şeklinde belirli bir çıktı sınıfına ait skorlardır.
-
Test resmimizin ısı haritası :
- Isı haritamıza resim üzerinde bakalım :
Resimde de gördüğünüz gibi ısı haritamız köpeğin kafa, bilek ve kuyruk kısmını işaret etmektedir.
Yani test resmimizin bu noktalarına bakarak köpek olarak sınıflandırdı. Köpeği diğer canlılardan böyle ayırdı.