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Aditya Chattopadhyay, Anirban Sarkar, Prantik Howlader, Vineeth N Balasubramanian
WACV2018
pdf 解説 非常に分かりやすいです． pytorch実装
Grad-CAM(#32)の改良版．Grad-CAMでは特徴マップのチャネルに関して微分を用いてクラスcに対する重要度を求めていたが，Grad-CAM ++ では，ピクセルレベルでの微分を用いて重要度を求めている．Grad-CAMに比べて，同一クラスの物体が多数現れてもそれぞれに反応するようになり，また localization の精度も増している．
簡単な実装のためには，ReLU(or 線形な活性化関数) + exp() が制約条件となっており， 非線形なsoftmax関数を用いる場合，かなり実装がめんどくさいのが難点．
Jan. 7, 2019
INFO
author
Aditya Chattopadhyay, Anirban Sarkar, Prantik Howlader, Vineeth N Balasubramanian
conference
WACV2018
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pdf 解説 非常に分かりやすいです． pytorch実装
概要
Grad-CAM(#32)の改良版．Grad-CAMでは特徴マップのチャネルに関して微分を用いてクラスcに対する重要度を求めていたが，Grad-CAM ++ では，ピクセルレベルでの微分を用いて重要度を求めている．Grad-CAMに比べて，同一クラスの物体が多数現れてもそれぞれに反応するようになり，また localization の精度も増している．
note
簡単な実装のためには，ReLU(or 線形な活性化関数) + exp() が制約条件となっており， 非線形なsoftmax関数を用いる場合，かなり実装がめんどくさいのが難点．
date
Jan. 7, 2019