Ik voeg gradcam explainability en visualisatie toe aan je pytorch-model


Over deze dienst
Automatische vertaling
De meeste deep learning modellen zijn black boxes; ze geven je een voorspelling maar geen uitleg. Grad-CAM lost dat op door precies te laten zien welke delen van de afbeelding de beslissing hebben beïnvloed.
Ik heb Grad-CAM geïmplementeerd in twee live projecten:
Hersentumor segmentatie toont welke MRI-regio's het model als tumor markeert
Overstromingsdetectie vanaf dronebeelden benadrukt precies waar de overstroming wordt vastgesteld
Beide zijn nu geïmplementeerd en werken op dit moment op HuggingFace.
Wat ik aan jouw model toevoeg:
- Grad-CAM heatmap overlay op elke PyTorch CNN
- Streamlit interface zodat niet-technische gebruikers resultaten kunnen verkennen
- Schoon gedocumenteerde code die jij volledig bezit
Werkt met classificatie-, segmentatie- en detectiemodellen. Als je niet zeker weet of Grad-CAM de juiste keuze is, stuur me eerst een bericht.
Technologie: PyTorch · Grad-CAM · OpenCV · Streamlit · Python
Maak kennis met Saniya Khan
Computer Vision and AI Engineer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsfeb 2024
- Gem. reactietijd9 uur
Talen
Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten modellen ondersteun je?
Ik ben gespecialiseerd in PyTorch CNN modellen, waaronder UNet en Attention UNet. Stuur me een bericht met je modelgegevens en ik laat je weten of ik kan helpen!
Wat is Grad-CAM en waarom heb ik het nodig?
Grad-CAM maakt heatmaps die laten zien op welke delen van een afbeelding je model zich focust. Het helpt je om je model beter te begrijpen, vertrouwen te krijgen en te verbeteren.
Krijg ik een Streamlit app met de heatmaps?
Ja! Standaard- en Premium-pakketten bevatten een Streamlit web app waar je afbeeldingen kunt uploaden en direct Grad-CAM heatmaps kunt zien.

