第２９回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ（FOSE2022）
会議情報
主催: 角田 雅照, 柗本 真佑
会議名: 第２９回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ（FOSE2022）
開催地: 島根県松江市
開催日: 2022/11/10 - 2022/11/12
Grad-CAMを用いた画像認識AIの特徴分析の試み
p. 211-212
詳細
主催: 角田 雅照, 柗本 真佑
会議名: 第２９回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ（FOSE2022）
開催地: 島根県松江市
開催日: 2022/11/10 - 2022/11/12
p. 211-212
機械学習モデルの選択では，一般に使いやすさや計算速度などがポイントとなるが，モデルの注目箇所の特徴を考慮して選択することも重要となる．本論文では，画像認識AIを対象とし，Grad-CAMを利用して学習モデルであるVGG16とResNet18について注目箇所の特徴を分析し，その差異を明らかにした．
