#모델 해석

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PAPER

论文评述

PAPER 컴퓨터 비전 · 모델 해석

CAM: 분류기가 어디를 보고 판단했는지 지도화하다

2026년 7월 2일

Global average pooling 뒤의 선형 분류 가중치를 conv feature map에 되돌려 곱하면, 클래스별로 판별에 기여한 영역의 지도(Class Activation Map)를 얻을 수 있음을 보인다. 위치 라벨 없이 학습한 분류기만으로 ILSVRC 약지도 위치추정 top-5 오류 37.1%를 달성했다.

컴퓨터 비전 CVPR CAM 모델 해석 약지도 학습 CNN

PAPER 컴퓨터 비전 · 모델 해석

Grad-CAM: 그래디언트로 CAM을 모든 구조로 일반화하다

2026년 7월 2일

클래스 점수의 그래디언트를 feature map에 대해 전역 평균한 값을 채널 중요도로 삼아, GAP 구조 요구와 재학습 없이 임의의 CNN에서 클래스 판별적 히트맵을 뽑는 Grad-CAM을 제안한다. GAP-선형 구조에서 CAM과 수학적으로 일치함을 증명해 엄밀한 일반화임을 보였다.

컴퓨터 비전 ICCV Grad-CAM 모델 해석 CNN