1. 정리

요약

• 입출력
  • input : image [224,224,3]
  • output : cam [7,7,n_classes]
• 연산과정
  • image ==> conv feature maps [7, 7, 2048]
  • conv feature maps ==> cam [7, 7, n_classes]
    • final weight 를 (1 x 1 x n_classes) covolution
• 해석
  • cam [7, 7, n_classes]
  • class별 activation map
  • 각 class라고 예측하는 기여도(signal이 높은)를 연산