まだ工事中...
Deep Learningの分析・可視化とかに利用できるツールをまとめるレポジトリにする予定
ネットワーク定義ファイルと保存したモデルファイルを用いて色々な可視化・分析するgitにしたい
Anaconda3-4.2.0 (python3.5.2)
chainer:2.0.0
cupy:1.0.0
CNNの畳み込み層がどこに注目しているのかを可視化
https://qiita.com/nagayosi/items/14f243c058f5a1e7044b
| Original | Grad-CAM | Guided Grad-CAM |
|---|---|---|
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Grad-CAMはCAMと違い，任意のクラスのAttentionを可視化可能
(上記の画像では犬らしさを出力したが，犬の画像に対して猫らしさのヒートマップを出力させることが可能)
データの相関を可視化
画像そのものを次元圧縮するスクリプトとネットワークの中間層の特徴ベクトルを抽出し，マッピングするスクリプトの2種類を用意．
pip install bhtsne が必要
https://github.com/dominiek/python-bhtsne
マッピングに利用したデータはOffice Datasetを使用
| Scatter Ver | Drawing Ver |
|---|---|
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ある畳み込み層の特徴マップをチャンネル数全て可視化
畳み込み層 だけに対応していることに注意
出力画像は上記の犬の画像をVGG-16に入力した時のconv5_3の全特徴マップを可視化した結果
| VGG-16 Convolution 5-3 Layer |
|---|
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いずれ書く (というか見ればなんとなくいけるはず)
取り敢えずvgg16.pyを一つにする
common.pyも一つにする
処理をメイン文からクラス・関数化してモジュールとして扱えるようにする
etc
VGG16モデルが無ければCommon/vgg16.py を実行すればモデルファイルが手に入る(ホント？？)
Confusion Matrixのコピペ可能なスクリプトも載せる