Fugu-MT 論文翻訳(概要): Grad-CAM++ is Equivalent to Grad-CAM With Positive Gradients

論文の概要: Grad-CAM++ is Equivalent to Grad-CAM With Positive Gradients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10838v1
Date: Sun, 22 May 2022 14:44:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-24 15:13:53.500454
Title: Grad-CAM++ is Equivalent to Grad-CAM With Positive Gradients
Title（参考訳）: Grad-CAM++は正の勾配を持つGrad-CAMと等価である
Authors: Miguel Lerma and Mirtha Lucas
Abstract要約: Grad-CAMアルゴリズムは、画像のどの部分がディープネットワークの出力に最も寄与しているかを特定する方法を提供する。そのひとつがGrad-CAM++で、作者によると、ネットワーク予測のためのより良い視覚的説明を提供することができる。ここでは、Grad-CAM++は、勾配を正の勾配に置き換える、非常に単純なGrad-CAMのバリエーションと実質的に等価であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Grad-CAM algorithm provides a way to identify what parts of an image contribute most to the output of a classifier deep network. The algorithm is simple and widely used for localization of objects in an image, although some researchers have point out its limitations, and proposed various alternatives. One of them is Grad-CAM++, that according to its authors can provide better visual explanations for network predictions, and does a better job at locating objects even for occurrences of multiple object instances in a single image. Here we show that Grad-CAM++ is practically equivalent to a very simple variation of Grad-CAM in which gradients are replaced with positive gradients.
Abstract（参考訳）: Grad-CAMアルゴリズムは、画像のどの部分が分類器ディープネットワークの出力に最も寄与しているかを特定する方法を提供する。このアルゴリズムは画像内の物体の局所化に広く用いられているが、一部の研究者はその限界を指摘し、様々な代替案を提案した。そのひとつがGrad-CAM++で、作者によると、ネットワーク予測のためのより良い視覚的説明を提供し、単一のイメージで複数のオブジェクトインスタンスが発生したとしても、オブジェクトの配置をうまく行うことができる。ここでは、Grad-CAM++は、勾配を正の勾配に置き換える、非常に単純なGrad-CAMのバリエーションと実質的に等価であることを示す。

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