プラグインの使い方(Cloud)

Monday, April 13, 2020

Cloud

Posted by Shinichiro Takahashi

1 クラウド版で利用できるプラグイン

 

■Grad-CAM

Grad-CAMと呼ばれる手法を用い、画像分類を行うConvolutional Neural Networksにおいて、分類結果に影響を及ぼす入力画像の箇所を可視化します。

Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization Ramprasaath R. Selvaraju, Michael Cogswell, Abhishek Das, Ramakrishna Vedantam, Devi Parikh, Dhruv Batra
https://arxiv.org/abs/1610.02391

 

■LIME

LIMEと呼ばれる手法を用い、画像分類を行うモデルにおいて、分類結果に影響を及ぼす入力画像の箇所を可視化します。

Why Should I Trust You? : Explaining the Predictions of Any Classifier Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, Carlos Guestrin
https://arxiv.org/abs/1602.04938

 

2 プラグインの使い方

1.プラグインは評価結果(EVALUATION)タブで、プラグインを適用したい画像にカーソルを合わせ右クリック → Plugins → 適用したいプラグインを選択することで利用ができます。

 

 

2.プラグインを適用する上での設定を行いOKをクリックします。Grad-Cam、LIMEそれぞれの設定項目については以下を参照ください。

■Grad-CAM

  • model
  • Grad-CAMの演算に用いるConvolutional Neural Networksのモデルファイル(*.nnp)を指定します。
    現状はデフォルトのresults.nnpのみ指定可能です。

  • image
  • 分析を行う画像を指定します。
    現状は選択された画像が自動入力されます。

  • class_index
  • 可視化を行うクラスのIndexを指定します。
    デフォルトでは0番目のクラスに対する可視化を実行します。

  • output
  • 可視化結果を出力する画像ファイルのファイル名を指定します。
    画像ファイルをダウンロードしたい場合は作成された画像をクリックすることで、outputで入力した名前で保存することができます。

     

    ■LIME

  • model
  • LIMEの演算に用いるモデルファイル(*.nnp)を指定します。
    現状はデフォルトのresults.nnpのみ指定可能です。

  • image
  • 分析を行う画像を指定します。
    現状は選択された画像が自動入力されます。

  • class_index
  • 可視化を行うクラスのIndexを指定します。
    デフォルトでは0番目のクラスに対する可視化を実行します。

  • num_samples
  • 入力画像と認識結果の関係をサンプリングする回数を指定します。

  • num_segments
  • 入力画像を分割するセグメントの数を指定します。

  • num_segments_2
  • num_segmentsに分割された領域のうち、可視化するセグメントの数を指定します。

  • output
  • 可視化結果を出力する画像ファイルのファイル名を指定します。
    画像ファイルをダウンロードしたい場合は作成された画像をクリックすることで、outputで入力した名前で保存することができます。