【论文阅读】Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

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TL;DR

Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）可为基于CNN的模型的决策生成”视觉解释“。使用任何目标概念的梯度（例如“狗”甚至是字幕的logits），流入最终的卷积层，以生成一个粗略的局部化图，突出显示了图像中用于预测此概念的区域。

解决的问题

在图像分类模型的背景下，Grad-CAM可视化可以做到：
a）深入了解这些模型的失败模式（表明看似不合理的预测具有合理的解释）
b）在ILSVRC-15弱监督定位任务上胜过先前的方法
c）更忠实于基础模型
d）通过识别数据集偏差来帮助实现模型概括。
对于图像字幕和VQA，Grad-CAM可视化结果显示，即使基于非注意力的模型也可以定位输入。

【论文阅读】Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lvjincheng/p/13850878.html