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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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chainer-chemistryを使った予測根拠の可視化でダイナミックレンジの色変更ってできますか?

shyuki82738

総合スコア11

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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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投稿2019/06/25 09:38

前提・実現したいこと

こちらのサイト(https://qiita.com/corochann/items/066dcbfbe04a6bd447a3)を参考に
VGG19の予測根拠可視化を行おうとしています。
プログラム自体は実行できたのですが、ちょっとした反応(緑色)も見やすいように色を変えることができれば資料として見やすいと思い調べているのですが、中々そのような情報が見つからないでいます...
chainer-chemistryの中にあるimage_visualizerを何か変えることができるのでしょうか?
初心者なもので情報不足かとは思いますが、もしわかる方いらっしゃいましたら教えて頂きたいです。
宜しくお願いいたします。

該当のソースコード

python3

1from chainer_chemistry.saliency.visualizer.image_visualizer import ImageVisualizer 2 3visualizer = ImageVisualizer() 4for i,index in enumerate(range(len(saliency_vanilla))): 5 image = imgs[index].resize(saliency_vanilla[index].shape) 6 # visualizer.visualize(saliency_vanilla[index], image, show_colorbar=False) 7 visualizer.visualize(saliency_vanilla[index], image, show_colorbar=False, save_filepath=dir+"-result/"+mozi_list[i]+".png".format(index)) 8

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

バージョンについては以下の通りです。

chainer==6.1.0 chainer-chemistry==0.5.0 chainercv==0.13.1
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回答1

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ベストアンサー

scaler が指定されていないので abs_max_scaler が使われます。
ここにコードがありますので、入出力が同じメソッドを作り、scaler 引数に指定して使用すれば、好きにカスタマイズできます。

投稿2019/06/26 00:03

Q71

総合スコア995

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shyuki82738

2019/06/26 07:55

ありがとうございます! abs_max_scalerの部分を変更したら無事思うように出来ました。 助かりました。ありがとうございます。
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