Occlusion Sensitivity を動かすソース

超、簡単！！

occlu_sens_cat2_2nd_224.py

import tensorflow as tf

from tf_explain.core.occlusion_sensitivity import OcclusionSensitivity

IMAGE_PATH = "./cat2_2nd_224.jpg"

if __name__ == "__main__":
    model = tf.keras.applications.vgg16.VGG16(weights="imagenet", include_top=True)

    img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(IMAGE_PATH, target_size=(224, 224))
    img = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)

    model.summary()
    data = ([img], None)

    tabby_cat_class_index = 281
    explainer = OcclusionSensitivity()##
    # Compute OcclusionSensitivity on VGG16
    grid = explainer.explain(
        data, model, class_index=tabby_cat_class_index, patch_size=32
    )

    explainer.save(grid, ".", "grad_cam_cat2_2nd_224Ocu32b.png")

結果

Grad CAM

Occlusion Sensitivity(patch_size = 32)

Occlusion Sensitivity(patch_size = 64)
これをみると、patch_size = 64は、ちょっと、サイズが大きすぎる気がしますが、この関数の作りにもよるかと。。。。
微妙に、tf-explainは、ノリが悪い？？？
(ここでのノリが悪いとは、 tabby_cat　のポイントは、目の上、すなわち、額の部分の「M」の文字に見える模様であり、その部分にきっちりフォーカスがあたっていない意。）

patch_sizeをどうするかは、難しい！！！

#まとめ
微妙ー。（再掲）微妙に、tf-explainは、ノリが悪い？？？
(ここでのノリが悪いとは、 tabby_cat　のポイントは、目の上、すなわち、額の部分の「M」の文字に見える模様であり、その部分にきっちりフォーカスがあたっていない意。）
コメントなどあれば、お願いしますっ。