GAP

1. CAM 소개 오늘은 CAM: Class Activation Map이라는 기법에 대하여 알아볼 것이다. 해당 기법은 모델이 이미지의 어떤 위치를 보고 각각의 class를 예측하는지를 시각화하는 기법이라고 생각하면 간단하다. 기존 이미지 분류 모델들은 좌측 이미지처럼 각 layer을 거쳐 feature map을 뽑아서 해당 feature map을 flatten 시켜 Fully connected layer을 거쳐 각각의 클래스에 대한 확률을 얻게 된다. 그러나 이러한 flatten을 함으로써 이미지의 spatial한 정보를 잃게 된다. CAM은 `fully connected layer` 대신에 `Global Average Pooling`을 이용하여 spatial 정보를 잃지 않고 확률값을 얻게 하였다. ..