転移学習とGrad-CAMの組み合わせについて

下記のページの転移学習を用いて予測を行った後、Grad-CAMを用いて可視化を行おうとしています。

・転移学習　https://jp.mathworks.com/help/vision/ug/image-category-classification-using-deep-learning.html

・Grad-CAM　https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/gradcam.html

Grad-CAM側の

scoreMap = gradCAM(net,X,label);

でnetを指定する際、転移学習で作成した新しいネットをGrad-CAM側に上手く渡すことができません。

これに関して質問なのですが、

転移学習側では

　学習済みモデルでの特徴量抽出　＋　新たな分類モデル

の形で実装してあるという認識で合っていますでしょうか？

またその場合、この学習済みモデルの特徴抽出部分と分類モデルを一つにして新たなnetを作成し、Grad-CAMに渡すことは可能でしょうか？

Answer 1

[Hiroyuki Hishida]

上手く渡すことができません。

この部分なのですが、具体的にどうなるか、追記いただけますか？

[Kenta]

@和神 水ノ江 さん、こんにちは。

自前のデータで訓練したときのネットワークをgrad-camのときに利用できない、という意味でしょうか。

もしそうでしたら、こちらで同様のことを行っているので参考になるかもしれません。どうぞよろしくお願いいたします。

https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/75418-classify-crack-image-using-deep-learning-and-explain-why

[和神 水ノ江]

@Kenta 様

ご回答ありがとうございます。解釈していただいた通りでした。

こちらを参考に実装を試みたところ正しく動作していることを確認できました。

ありがとうございました。

[Kenta]

@和神 水ノ江　さま

報告ありがとうございます。うまく動いたようで良かったです