بالنقر على "قبول جميع ملفات تعريف الارتباط"، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين تصفح الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. المزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر على "قبول جميع ملفات تعريف الارتباط"، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين تصفح الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. المزيد من المعلومات
أصبح التحليل الآلي للصور شائعاً بشكل متزايد في تطبيقات مثل اكتشاف السيارات المسرعة أو تحليل الصور الطبية. التكنولوجيا التي تقود هذه الابتكارات هي الرؤية الحاسوبية أو الذكاء الاصطناعي البصري. وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يسمح للآلات بتفسير الصور والفيديو وفهمها، مثلما يفعل البشر.
ولبناء حلول الرؤية الحاسوبية هذه، يعتمد المطورون على نماذج الذكاء الاصطناعي البصري التي يمكنها التعلم من كميات كبيرة من البيانات المرئية. على مر السنين، طوّر الباحثون نماذج أحدث وأكثر تقدمًا ذات أداء مذهل في مهام الذكاء الاصطناعي البصري مثل تصنيف الصور (تعيين التسميات للصور)، واكتشاف الأجسام (تحديد موقع الأجسام داخل الصور وتحديدها)، وتجزئة النماذج (اكتشاف الأجسام وتحديد أشكالها بدقة).
ومع ذلك، فإن النظر إلى الوراء وفهم النماذج السابقة يمكن أن يساعد في فهم كيفية عمل أنظمة الرؤية الحاسوبية اليوم. على سبيل المثال، أحد الأمثلة الرئيسية على ذلك هو نموذج ResNet-50، وهو نموذج مؤثر قدم فكرة الاتصالات المختصرة - وهي مسارات بسيطة تساعد النموذج على التعلم بشكل أسرع وأكثر دقة.
أتاح هذا الابتكار إمكانية تدريب شبكات عصبية أعمق بكثير بشكل فعال، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في تصنيف الصور وتشكيل تصميم العديد من النماذج التي تلت ذلك. في هذه المقالة، سنستكشف في هذه المقالة ريسنت-50، وكيفية عملها، وأهميتها في تطور الرؤية الحاسوبية. دعونا نبدأ!
ما هو ResNet-50؟
ResNet-50 هو نموذج للرؤية الحاسوبية يعتمد على نوع من الشبكات العصبية يسمى الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). تم تصميم الشبكات العصبية التلافيفية لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على فهم المعلومات المرئية من خلال تعلم الأنماط في الصور، مثل الحواف أو الألوان أو الأشكال، واستخدام هذه الأنماط للتعرف على الأشياء وتصنيفها.
تم تقديمه في عام 2015 من قبل باحثين في Microsoft Research، وسرعان ما أصبح ResNet-50 أحد أكثر النماذج تأثيرًا في هذا المجال نظرًا لدقته وكفاءته في مهام التعرف على الصور على نطاق واسع.
تتمثل إحدى السمات الرئيسية لشبكة ResNet-50 في استخدامها للاتصالات المتبقية، والمعروفة أيضًا باسم الاتصالات المختصرة. وهي مسارات بسيطة تسمح للنموذج بتخطي بعض الخطوات في عملية التعلم. بعبارة أخرى، بدلاً من إجبار النموذج على تمرير المعلومات من خلال كل طبقة على حدة، تسمح له هذه الاختصارات بنقل التفاصيل المهمة إلى الأمام بشكل مباشر أكثر. وهذا يجعل التعلم أسرع وأكثر موثوقية.
الشكل 1. نظرة على الاتصالات المتبقية في بنية ResNet.
يساعد هذا التصميم على حل مشكلة شائعة في التعلم العميق تسمى مشكلة التدرج المتلاشي. في النماذج العميقة جدًا، يمكن أن تضيع المعلومات المهمة أثناء انتقالها عبر العديد من الطبقات، مما يجعل من الصعب على النموذج التعلم.
تساعد الاتصالات المتبقية على منع ذلك من خلال الحفاظ على تدفق المعلومات بوضوح من البداية إلى النهاية. لهذا السبب يُطلق على النموذج اسم ResNet-50: يرمز ResNet إلى الشبكة المتبقية، ويشير الرقم "50" إلى عدد الطبقات التي يستخدمها لمعالجة الصورة.
نظرة عامة على كيفية عمل ResNet-50
تتمتع ResNet-50 بهيكل منظم جيدًا يجعل من الممكن للنموذج أن يتعمق دون فقدان المعلومات المهمة. كما أنه يتبع نمطاً بسيطاً وقابلاً للتكرار يحافظ على كفاءة الأمور مع السماح بأداء قوي.
إليك نظرة عن كثب على كيفية عمل بنية ResNet-50:
الميزة الأساسية استخراج الميزة الأساسية: يبدأ النموذج بتطبيق عملية رياضية تسمى الالتفاف. ويتضمن ذلك تمرير مرشحات صغيرة (تسمى النواة) على الصورة لإنتاج خرائط السمات - وهي إصدارات جديدة من الصورة تبرز الأنماط الأساسية مثل الحواف أو القوام. هذه هي الطريقة التي يبدأ بها النموذج في التقاط المعلومات المرئية المفيدة.
تعلم الميزات المعقدة: عندما تتحرك البيانات عبر الشبكة، يصبح حجم خرائط السمات أصغر. ويتم ذلك من خلال تقنيات مثل التجميع أو استخدام مرشحات ذات خطوات أكبر (تسمى الخطوات). وفي الوقت نفسه، تنشئ الشبكة المزيد من خرائط الميزات، مما يساعدها على التقاط أنماط معقدة بشكل متزايد، مثل الأشكال أو أجزاء من الأشياء أو القوام.
ضغط البيانات وتوسيعها: تقوم كل مرحلة بضغط البيانات ومعالجتها ثم توسيعها مرة أخرى. يساعد هذا النموذج على التعلم مع توفير الذاكرة.
اتصالات مختصرة: وهي عبارة عن مسارات بسيطة تسمح للمعلومات بالتخطي إلى الأمام بدلاً من المرور بكل طبقة. وهي تجعل التعلم أكثر استقراراً وفعالية.
القيام بـ التنبؤ: في نهاية الشبكة، يتم دمج جميع المعلومات المكتسبة وتمريرها من خلال دالة softmax. ينتج عن ذلك توزيع احتمالي على الفئات المحتملة، مما يشير إلى ثقة النموذج في كل تنبؤ - على سبيل المثال، 90% قطة، 9% كلب، 1% سيارة.
على الرغم من أن ResNet-50 صُمم في الأصل لتصنيف الصور، إلا أن تصميمه المرن جعله مفيدًا في العديد من مجالات الرؤية الحاسوبية. دعونا نلقي نظرة على بعض الميزات التي تجعل ResNet-50 متميزًا.
استخدام ResNet-50 لتصنيف الصور
يُستخدم ResNet-50 بشكل أساسي لتصنيف الصور، حيث يكون الهدف هو تعيين تسمية واحدة للصورة. على سبيل المثال، عند إعطاء صورة ما، قد يصنفها النموذج على أنها كلب أو قطة أو طائرة بناءً على الكائن الرئيسي الذي يراه.
وقد جعل تصميمه الموثوق وتوافره في مكتبات التعلم العميق المستخدمة على نطاق واسع مثل PyTorch و TensorFlow من ResNet-50 خيارًا شائعًا في وقت مبكر للتدريب على مجموعات بيانات الصور الكبيرة. أحد الأمثلة الأكثر شهرة هو ImageNet، وهي مجموعة ضخمة من الصور المصنفة المستخدمة لتقييم ومقارنة نماذج الرؤية الحاسوبية.
في حين أن النماذج الأحدث، مثل Ultralytics YOLO11، تتفوق في أدائها، إلا أن ResNet-50 لا يزال يُستخدم عادةً كمعيار قياسي بفضل توازنه القوي بين الدقة والسرعة والبساطة.
اكتشاف الكائنات الممكّنة من قبل العمود الفقري ResNet-50
في حين أن تصنيف الصور يتعلق بتحديد الكائن الرئيسي في الصورة، فإن اكتشاف الكائنات يأخذ خطوة إلى الأمام من خلال العثور على كائنات متعددة في نفس الصورة وتسميتها. على سبيل المثال، في صورة لشارع مزدحم، قد يحتاج النموذج إلى اكتشاف السيارات والحافلات والأشخاص - ومعرفة مكان كل منها.
تُستخدم ResNet-50 كعمود فقري في بعض هذه النماذج. هذا يعني أنه يتعامل مع الجزء الأول من المهمة: تحليل الصورة واستخراج التفاصيل المهمة التي تصف ما هو موجود فيها وأين. يتم بعد ذلك تمرير هذه التفاصيل إلى الجزء التالي من النموذج، الذي يُطلق عليه رأس الكشف، والذي يتخذ القرارات النهائية حول ماهية الأجسام الموجودة في الصورة ومكان وجودها.
تستخدم نماذج الاكتشاف الشائعة مثل Faster R-CNN و DETR نظام ResNet-50 لخطوة استخراج الميزة هذه. نظرًا لأنه يقوم بعمل جيد في التقاط كل من التفاصيل الدقيقة والتخطيط العام للصورة، فإنه يساعد هذه النماذج على إجراء تنبؤات دقيقة - حتى في المشاهد المعقدة.
نقل التعلم باستخدام ResNet-50
هناك جانب آخر مثير للاهتمام في نموذج ResNet-50 وهو قدرته على دعم التعلّم التحويلي. هذا يعني أن النموذج، الذي تم تدريبه في الأصل على مجموعة بيانات كبيرة مثل ImageNet لتصنيف الصور، يمكن تكييفه مع مهام جديدة ببيانات أقل بكثير.
وبدلاً من البدء من الصفر، يتم إعادة استخدام معظم طبقات النموذج، ويتم استبدال طبقة التصنيف النهائية فقط وإعادة تدريبها للمهمة الجديدة. هذا يوفر الوقت ويكون مفيدًا بشكل خاص عندما تكون البيانات المصنفة محدودة.
تطبيقات الرؤية الحاسوبية لشبكة ريس نت-50
جعلته بنية ResNet-50 مفيدًا لمجموعة واسعة من تطبيقات الرؤية الحاسوبية. كانت مهمة بشكل خاص في الأيام الأولى للتعلّم العميق، حيث ساعدت في نقل تقنية Vision AI من مرحلة البحث إلى الاستخدام في العالم الحقيقي. ومن خلال حل التحديات الرئيسية، ساعدت في تمهيد الطريق للنماذج الأكثر تقدمًا التي نراها في تطبيقات اليوم.
التصوير الطبي المدفوع بواسطة ResNet-50
كان ResNet-50 أحد النماذج المبكرة المستخدمة في التصوير الطبي القائم على التعلم العميق. وقد استفاد منه الباحثون في تحديد أنماط الأمراض في صور الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي وغيرها من عمليات المسح التشخيصية. على سبيل المثال، ساعد هذا النموذج في الكشف عن الأورام وتصنيف صور شبكية العين لمرضى السكري لدعم التشخيص في طب العيون.
في حين تُستخدم الآن نماذج أكثر تقدماً في الأدوات السريرية، لعبت ResNet-50 دوراً رئيسياً في أبحاث الذكاء الاصطناعي الطبية المبكرة. فقد جعلته سهولة استخدامه وتصميمه المعياري خيارًا مناسبًا لإنشاء نماذج أولية لأنظمة التشخيص.
الشكل 4. الكشف عن أورام الدماغ استنادًا إلى ResNet-50.
أتمتة صناعية مدعومة من ResNet-50
وبالمثل، تم تطبيق ResNet-50 أيضًا في البيئات الصناعية. على سبيل المثال، في مجال التصنيع، تم استخدامه في أنظمة الأبحاث والأنظمة التجريبية للكشف عن العيوب السطحية على مواد مثل الفولاذ والخرسانة والأجزاء المطلية.
وقد تم اختباره أيضًا في إعدادات تحديد ثقوب الأخطاء أو الشقوق أو الترسبات التي تتكون أثناء الصب أو التجميع. يعد ResNet-50 مناسبًا تمامًا لهذه المهام لأنه يمكنه تحديد الاختلافات الدقيقة في نسيج السطح، وهي قدرة مهمة لفحص الجودة.
في حين أن النماذج الأكثر تقدمًا مثل YOLO11 تُستخدم الآن بشكل شائع في أنظمة الإنتاج، لا تزال ResNet-50 تلعب دورًا مهمًا في البحث الأكاديمي والمقارنات المعيارية، خاصةً في مهام تصنيف الصور.
أداء أساسي قوي: تقدم ResNet-50 دقة قوية عبر مجموعة واسعة من المهام، مما يجعلها معيارًا موثوقًا به في كل من المشاريع البحثية والتطبيقية.
موثقة بشكل جيد ومدروسة على نطاق واسع: بنيتها مفهومة جيدًا وموثقة بشكل جيد، مما يجعل استكشاف الأخطاء وإصلاحها والتعلم أسهل للمطورين والباحثين.
متعدد الاستخدامات في مختلف المجالات: من التصوير الطبي إلى التصنيع، تم تطبيق ResNet-50 بنجاح على مجموعة متنوعة من المشاكل في العالم الحقيقي، مما يثبت مرونته.
وفي الوقت نفسه، إليك لمحة عن حدود ResNet-50:
استخدام موارد عالية: تتطلب ResNet-50 ذاكرة وقوة حوسبة أكبر من النماذج خفيفة الوزن، مما قد يجعلها أقل ملاءمة للأجهزة المحمولة أو تطبيقات الوقت الحقيقي.
الإفراط في التركيب على مجموعات البيانات الصغيرة مجموعات البيانات الصغيرة: بسبب عمقها وتعقيدها، يمكن ل ResNet-50 أن تفرط في التكيف عند تدريبها على بيانات محدودة دون تقنيات تنظيم مناسبة.
حجم إدخال ثابت: عادةً ما تتوقع ResNet-50 أن تكون الصور بحجم معين، مثل 224×224 بكسل، لذا غالبًا ما تحتاج الصور إلى تغيير حجمها أو اقتصاصها، مما قد يؤدي أحيانًا إلى إزالة تفاصيل مهمة.
الوجبات الرئيسية
أثبتت ResNet-50 أنه يمكن تدريب الشبكات العميقة جدًا بفعالية مع الاستمرار في تقديم أداء قوي في المهام البصرية. قدمت بنيتها إطار عمل واضح وعملي لبناء نماذج أعمق تعمل بشكل موثوق.
بعد إصداره، توسع الباحثون في التصميم، وأنشأوا إصدارات أعمق مثل ResNet-101 و ResNet-152. بشكل عام، يعد ResNet-50 نموذجًا رئيسيًا ساعد في تشكيل الطريقة التي يُستخدم بها التعلّم العميق في الرؤية الحاسوبية اليوم.
