Aggiungerò spiegabilità e visualizzazione gradcam al tuo modello pytorch

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Saniya Khan
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Informazioni su questo servizio

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La maggior parte dei modelli di deep learning sono scatole nere: ti danno una previsione ma nessuna spiegazione. Grad-CAM risolve questo mostrando esattamente quali parti dell'immagine hanno influenzato la decisione.


Ho implementato Grad-CAM in due progetti live:

La segmentazione di tumori cerebrali mostra quali regioni MRI il modello segnala come tumore

Il rilevamento di alluvioni da immagini di droni evidenzia esattamente dove si verifica l'alluvione


Entrambi sono già in funzione e distribuiti su HuggingFace.


Cosa aggiungerò al tuo modello:


  • Overlay di heatmap Grad-CAM su qualsiasi CNN di PyTorch
  • Interfaccia Streamlit per permettere a utenti non tecnici di esplorare i risultati
  • Codice pulito e documentato di cui avrai pieno controllo


Funziona con modelli di classificazione, segmentazione e detection. Se non sei sicuro che Grad-CAM sia la soluzione giusta, scrivimi prima.


Tech: PyTorch · Grad-CAM · OpenCV · Streamlit · Python

  • Tipo di applicazione

    • Applicazione web

  • Framework desktop

    • Altro

  • Tipo IA

    • Altro

  • Linguaggio di programmazione

    • Python
    • PyTorch

  • Framework Web

    • Altro

  • Builder no e low-code

    • Altro

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Saniya Khan

Computer Vision and AI Engineer

  • DaPakistan
  • Membro dafeb 2024
  • Tempo di risposta medio9 ore

  • Lingue

    Inglese
I specialize in Computer Vision and Deep Learning using PyTorch. I build image segmentation systems, object detection models, and AI-powered web apps. ✅ Brain Tumor Segmentation (UNet, Attention UNet, Grad-CAM) ✅ Flood Area Segmentation (Drone Imagery) ✅ Streamlit Web Apps I deliver clean, well-documented code with fast turnaround. Let's build something amazing!

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