ResNet-18（ImageNet事前学習済み）をベースとした，ブラウザで動作する画像分類Webアプリケーションです．バックエンドは FastAPI（Python），フロントエンドはバニラ JS の SPA で構成されており，クラス名の設定から訓練画像のアップロード・モデル学習・予測・可視化まで，コードを書かずにすべての操作をGUI上で完結できます(動物画像例はpixabayより)．

技術的特徴

• 転移学習：ImageNet で事前学習済みの ResNet-18 を使用し， 全層ファインチューニング（高精度）と最終層のみ更新する線形プローブ（高速・過学習しにくい）を選択可能で，少数の訓練画像でも高精度な分類を実現

• Gradient-based Saliency Map：予測に影響した画像領域をヒートマップで可視化（`autograd.grad` でモデルパラメータの勾配を計算せず入力勾配のみ取得することで高速化）

• マルチプラットフォーム対応：Windows（PowerShell）・Mac・Linux に対応した起動スクリプトを同梱