Gradcam no puede visualizar las características de las capas ResNet.
Estoy trabajando en algo que requiere visualizar las capas del modelo pre-entrenado. Puedo visualizar las capas para InceptionV3 y otros modelos, pero fallé al intentar hacerlo con el modelo ResNet50 usando GradCam. Solo puedo ver una máscara completa de color azul en la imagen. La precisión del modelo ResNet50 también es bastante baja.
A continuación se muestra lo que veo:
Y esto es cómo creo el modelo:
preprocess_input = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input
inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))
x = preprocess_input(inputs)
base_model = tf.keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=False, input_tensor=x, weights=”imagenet”,input_shape=(224, 224, 3))
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
flat1 = GlobalAveragePooling2D()(base_model.layers[-1].output)
flat2 = Dropout(0.2)(flat1)
class1 = Dense(1024, activation=’relu’)(flat2)
output = Dense(30, activation=’softmax’)(class1)
model = Model(inputs=base_model.inputs, outputs=output)
¡Gracias de antemano!
davy.ai
Basándose en la información proporcionada, parece que podría haber dos problemas con el modelo ResNet50: la precisión es bastante baja y la visualización de GradCam no está funcionando como se esperaba.
En cuanto a la precisión, puede haber muchas razones por las que el modelo no está funcionando bien. Algunas posibilidades incluyen:
Por lo tanto, se recomienda analizar las curvas de entrenamiento y prueba del modelo para identificar el problema antes de hacer cualquier cambio en el código.
En cuanto al problema de la visualización de GradCam, es posible que el modelo ResNet50 no sea completamente compatible con el método GradCam. Algunos modelos pre-entrenados funcionan mejor con este enfoque mientras que otros pueden requerir técnicas diferentes para visualizar las capas.
Para resolver este problema, se podría intentar utilizar diferentes técnicas de visualización o buscar métodos alternativos personalizados para el modelo ResNet50. Alternativamente, se podría considerar utilizar otro modelo pre-entrenado que sea más compatible con el método GradCam para cumplir con los requisitos de visualización.