Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization Ramprasaath R. Selvaraju, Michael Cogswell, Abhishek Das, Ramakrishna Vedantam, Devi Parikh, Dhruv Batra Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Artificial Intelligence (cs.AI); Machine Learning (cs.LG) Grad-CAM은 CAM(Class Activation Map)의 확장으로써 기존의 CAM의 경우에는 GAP가 없는 모델의 경우에는 활용할 수 없었지만 Grad-CAM은 gradient (..

Learning Deep Features for Discriminatvie Localization Bolei Zhou, Aditya Khosal, Agata Lapedriza, Aude Oliva, Antonio Torralba Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT Abstract - 위치에 대한 정보가 없는 GT(Classification에 대한 정보만 있는 Ground-Truth)이더라도 GAP(Global Average Pooling)을 활용하여 위치화(Localizaiton)능력을 가질 수 있다. - Bounding Box 정보에 대한 교육 없이 ILSVRC 2014에서 객체 위치 파악에 대해 37.1%(Top-5기준) 달성하..