서울 랜드마크 이미지 분류 AI 해커톤

앞서 작성했던 내용에 이어서 ResNet18을 기준으로 GradCam을 통해 모델이 정말 잘 Catch하고 있는지 몇 가지 샘플을 통해 분석해봤습니다.

GradCam 확인결과 Layer4로 가면서 디테일들을 잡아내주는 것을 알 수 있었습니다.

서울숲의 경우 풀숲들을 detection해서 분류한다는 것을 확인할 수 있습니다.

남산타워의 경우 rotation 된 사진이 있어 둘을 비교해봤는데, 역시나 rotation 된 이미지에 대해서는 하늘을 주목해서 보고있지만

똑바로 된 이미지에 대해서는 타워를 주목한 feature map이 생성되었음을 확인할 수 있었습니다.

롯데타워의 경우에도 타워 꼭대기 부분을 주목하는 feature map이 생성되어 잘 학습이 되었음을 확인할 수 있었고,

뚝섬한강공원의 경우 팻말로 세워둔 비석?을 주목하고 있는데 전체적인 부분을 주목하는 것이 아닌 아래쪽에 가운데가 뚫려있어 아래쪽을 좀 더 주목하는 것을 확인할 수 있으며, 기타 세워진 팻말 등을 주목함을 확인할 수 있었습니다.

이렇게 모델이 정말 잘 학습되었는지 눈으로 확인하는 것도 중요한 포인트라 생각하여 공유드립니다 ㅎㅎ