Je vais ajouter l'explicabilité et la visualisation gradcam à votre modèle pytorch


À propos de ce service
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La plupart des modèles d'apprentissage profond sont des boîtes noires : ils vous donnent une prédiction sans explication. Grad-CAM corrige cela en montrant précisément quelles parties de l'image ont influencé la décision.
J'ai implémenté Grad-CAM dans deux projets en ligne :
La segmentation de tumeurs cérébrales indique quelles régions de l'IRM le modèle considère comme une tumeur
La détection d'inondations à partir d'images de drone met en évidence précisément où les inondations sont détectées
Les deux sont déployés et fonctionnent actuellement sur HuggingFace.
Ce que j'ajouterai à votre modèle :
- Superposition de la heatmap Grad-CAM sur n'importe quel CNN PyTorch
- Interface Streamlit pour que les utilisateurs non techniques puissent explorer les résultats
- Code propre et documenté que vous possédez entièrement
Compatible avec les modèles de classification, segmentation et détection. Si vous n'êtes pas sûr que Grad-CAM soit adapté, contactez-moi d'abord.
Tech : PyTorch · Grad-CAM · OpenCV · Streamlit · Python
Découvrez Saniya Khan
Computer Vision and AI Engineer
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2024
- Temps de réponse moy.9 heures
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Anglais
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FAQ
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Quels types de modèles supportez-vous ?
Je me spécialise dans les modèles CNN PyTorch, y compris UNet et Attention UNet. Contactez-moi avec les détails de votre modèle et je vous dirai si je peux vous aider !
Qu'est-ce que Grad-CAM et pourquoi en ai-je besoin ?
Grad-CAM crée des heatmaps montrant quelles parties d'une image votre modèle privilégie. Cela vous aide à comprendre, faire confiance et améliorer les décisions de votre modèle.
Obtiendrai-je une application Streamlit avec les heatmaps ?
Oui ! Les packages standard et premium incluent une application web Streamlit où vous pouvez télécharger des images et voir instantanément les heatmaps Grad-CAM.

