1. 들어가며 - 이번 시간에는 CAM(Class Activation Map)을 얻기 위한 방법 중 CAM와 Grad-CAM을 구현해보고 시각화해 보겠다. - 그리고 CAM을 활용해서 물체의 위치를 찾는 object detection을 수행하고 이를 정답 데이터와 비교해 보겠다. 2. 데이터셋 준비하기 - CAM(Class Activation Map)은 특성을 추출하는 CNN 네트워크 뒤에 GAP(Global Average Pooling)와 소프트맥스 레이어(Softmax Layer)가 붙는 형태로 구성되어야 한다는 제약이 있다. 반면에 Grad-CAM은 이런 제약이 없다. - 이번 시간에 이 두 가지를 모두 구현해 보겠다. - 우선 CAM을 위한 모델을 먼저 구성해 기본적인 CAM을 추출해보고, 이 모..