Deep Learning with PyTorch : GradCAM

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학습자는 이 무료 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.
2 hours
중급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
영어
데스크톱 전용

Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM), uses the class-specific gradient information flowing into the final convolutional layer of a CNN to produce a coarse localization map of the important regions in the image. In this 2-hour long project-based course, you will implement GradCAM on simple classification dataset. You will write a custom dataset class for Image-Classification dataset. Thereafter, you will create custom CNN architecture. Moreover, you are going to create train function and evaluator function which will be helpful to write the training loop. After, saving the best model, you will write GradCAM function which return the heatmap of localization map of a given class. Lastly, you plot the heatmap which the given input image.

요구 사항

개발할 기술

  • Deep Learning

  • GradCAM

  • Convolutional Neural Network

  • pytorch

  • Computer Vision

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문