27. Mai 2025
Entdecken Sie, wie die Architektur von ResNet-50 die Bildklassifizierung in realen Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Fertigung und autonome Systeme ermöglicht.
Die automatisierte Bildanalyse wird immer häufiger in Anwendungen wie der Erkennung von zu schnell fahrenden Autos oder der Analyse medizinischer Bilder eingesetzt. Die Technologie, die diese Innovationen vorantreibt, ist die Computer Vision oder Vision AI. Dabei handelt es sich um einen Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Maschinen ermöglicht, Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen, ähnlich wie es Menschen tun.
Um solche Computer-Vision-Lösungen zu erstellen, verlassen sich die Entwickler auf Vision AI-Modelle, die aus großen Mengen visueller Daten lernen können. Im Laufe der Jahre haben Forscher neuere, fortschrittlichere Modelle entwickelt, die eine beeindruckende Leistung bei Vision AI-Aufgaben wie Bildklassifizierung (Zuweisung von Etiketten zu Bildern), Objekterkennung (Lokalisierung und Identifizierung von Objekten in Bildern) und Instanzsegmentierung (Erkennung von Objekten und Umrisszeichnung ihrer genauen Form) aufweisen.
Ein Blick zurück und das Verständnis früherer Modelle kann jedoch helfen, die Funktionsweise heutiger Computer-Vision-Systeme zu verstehen. Ein wichtiges Beispiel ist ResNet-50, ein einflussreiches Modell, mit dem die Idee der Verknüpfungen eingeführt wurde - einfache Pfade, die dem Modell helfen, schneller und genauer zu lernen.
Diese Innovation ermöglichte es, viel tiefere neuronale Netze effektiv zu trainieren, was zu erheblichen Verbesserungen bei der Bildklassifizierung führte und das Design vieler nachfolgender Modelle prägte. In diesem Artikel werden wir uns mit ResNet-50, seiner Funktionsweise und seiner Bedeutung für die Entwicklung der Computer Vision beschäftigen. Fangen wir an!
ResNet-50 ist ein Computer-Vision-Modell, das auf einem neuronalen Netzwerk namens Convolutional Neural Network (CNN) basiert. CNNs sollen Computern helfen, visuelle Informationen zu verstehen, indem sie Muster in Bildern lernen, wie z. B. Kanten, Farben oder Formen, und diese Muster verwenden, um Objekte zu erkennen und zu klassifizieren.
ResNet-50 wurde 2015 von Forschern bei Microsoft Research eingeführt und entwickelte sich aufgrund seiner Genauigkeit und Effizienz bei umfangreichen Bilderkennungsaufgaben schnell zu einem der einflussreichsten Modelle auf diesem Gebiet.
Ein wesentliches Merkmal von ResNet-50 ist die Verwendung von Restverbindungen, die auch als Abkürzungsverbindungen bezeichnet werden. Dabei handelt es sich um einfache Pfade, die es dem Modell ermöglichen, einige Schritte im Lernprozess zu übergehen. Mit anderen Worten: Anstatt das Modell zu zwingen, Informationen durch jede einzelne Schicht zu leiten, ermöglichen es diese Abkürzungen, wichtige Details direkter weiterzuleiten. Das macht das Lernen schneller und zuverlässiger.
Dieses Design hilft, ein häufiges Problem beim Deep Learning zu lösen, das so genannte Problem des verschwindenden Gradienten. Bei sehr tiefen Modellen können wichtige Informationen verloren gehen, wenn sie sich durch viele Schichten bewegen, was das Lernen des Modells erschwert.
Restverbindungen tragen dazu bei, dies zu verhindern, indem sie den Informationsfluss von Anfang bis Ende aufrechterhalten. Aus diesem Grund heißt das Modell ResNet-50: ResNet steht für Residual Network, und die "50" bezieht sich auf die Anzahl der Schichten, die es zur Verarbeitung eines Bildes verwendet.
ResNet-50 hat eine gut organisierte Struktur, die es dem Modell ermöglicht, in die Tiefe zu gehen, ohne wichtige Informationen zu verlieren. Es folgt einem einfachen, wiederholbaren Muster, das die Dinge effizient hält und dennoch eine starke Leistung ermöglicht.
Hier ein genauerer Blick auf die Funktionsweise der ResNet-50-Architektur:
Obwohl ResNet-50 ursprünglich für die Bildklassifizierung entwickelt wurde, ist es dank seines flexiblen Designs in vielen Bereichen der Computer Vision nützlich. Werfen wir einen Blick auf einige der Funktionen, die ResNet-50 auszeichnen.
ResNet-50 wird in erster Linie für die Bildklassifizierung verwendet, wobei das Ziel darin besteht, einem Bild eine Bezeichnung zuzuweisen. So kann das Modell beispielsweise ein Foto anhand des Hauptobjekts, das es sieht, als Hund, Katze oder Flugzeug einstufen.
Sein zuverlässiges Design und seine Verfügbarkeit in weit verbreiteten Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow machten ResNet-50 schon früh zu einer beliebten Wahl für das Training auf großen Bilddatensätzen. Eines der bekanntesten Beispiele ist ImageNet, eine umfangreiche Sammlung beschrifteter Bilder, die zur Bewertung und zum Vergleich von Computer-Vision-Modellen verwendet wird.
Auch wenn neuere Modelle wie Ultralytics YOLO11 besser abschneiden, wird ResNet-50 dank seiner soliden Ausgewogenheit von Genauigkeit, Geschwindigkeit und Einfachheit immer noch häufig als Benchmark verwendet.
Während es bei der Bildklassifizierung darum geht, das Hauptobjekt in einem Bild zu identifizieren, geht die Objekterkennung einen Schritt weiter, indem sie mehrere Objekte im selben Bild findet und kennzeichnet. In einem Bild einer belebten Straße muss ein Modell beispielsweise Autos, Busse und Menschen erkennen - und herausfinden, wo sich jedes einzelne befindet.
ResNet-50 wird in einigen dieser Modelle als Backbone verwendet. Das bedeutet, dass es den ersten Teil der Aufgabe übernimmt: die Analyse des Bildes und das Herausfiltern wichtiger Details, die beschreiben, was sich wo im Bild befindet. Diese Details werden dann an den nächsten Teil des Modells, den so genannten Erkennungskopf, weitergeleitet, der die endgültigen Entscheidungen darüber trifft, welche Objekte im Bild sind und wo sie sich befinden.
Beliebte Erkennungsmodelle wie Faster R-CNN und DETR verwenden ResNet-50 für diesen Schritt der Merkmalsextraktion. Da es sowohl feine Details als auch das Gesamtlayout eines Bildes gut erfasst, hilft es diesen Modellen, genaue Vorhersagen zu treffen - selbst in komplexen Szenen.
Ein weiterer interessanter Aspekt des ResNet-50-Modells ist seine Fähigkeit, Transferlernen zu unterstützen. Das bedeutet, dass das Modell, das ursprünglich auf einem großen Datensatz wie ImageNet zur Bildklassifizierung trainiert wurde, an neue Aufgaben mit viel weniger Daten angepasst werden kann.
Anstatt bei Null anzufangen, werden die meisten Schichten des Modells wiederverwendet, und nur die letzte Klassifizierungsschicht wird ersetzt und für die neue Aufgabe neu trainiert. Dies spart Zeit und ist besonders nützlich, wenn die Anzahl der beschrifteten Daten begrenzt ist.
Die Architektur von ResNet-50 machte es für eine breite Palette von Computer-Vision-Anwendungen nützlich. Besonders wichtig war es in den Anfängen des Deep Learning, als es dazu beitrug, die Vision AI-Technologie von der Forschung in die Praxis zu überführen. Durch die Lösung wichtiger Herausforderungen hat es den Weg für die fortschrittlicheren Modelle geebnet, die wir heute in unseren Anwendungen sehen.
ResNet-50 war eines der ersten Modelle, die in der auf Deep Learning basierenden medizinischen Bildgebung eingesetzt wurden. Forscher haben es genutzt, um Krankheitsmuster in Röntgenbildern, MRTs und anderen diagnostischen Scans zu erkennen. So hat es beispielsweise bei der Erkennung von Tumoren und der Klassifizierung von Bildern der diabetischen Netzhaut geholfen, um die Diagnose in der Augenheilkunde zu unterstützen.
Während heute fortschrittlichere Modelle in klinischen Instrumenten verwendet werden, spielte ResNet-50 eine Schlüsselrolle in der frühen medizinischen KI-Forschung. Seine Benutzerfreundlichkeit und sein modularer Aufbau machten es zu einer geeigneten Wahl für die Erstellung von Prototypen für Diagnosesysteme.
In ähnlicher Weise wurde ResNet-50 auch in der Industrie eingesetzt. In der Fertigung wurde es beispielsweise in Forschungs- und Pilotsystemen eingesetzt, um Oberflächenfehler an Materialien wie Stahl, Beton und lackierten Teilen zu erkennen.
Es wurde auch in Versuchsanordnungen zur Erkennung von Fehlerlöchern, Rissen oder Ablagerungen getestet, die beim Gießen oder bei der Montage entstehen. ResNet-50 ist für diese Aufgaben gut geeignet, da es subtile Unterschiede in der Oberflächenstruktur erkennen kann, eine wichtige Fähigkeit für die Qualitätsprüfung.
Während fortschrittlichere Modelle wie YOLO11 inzwischen häufig in Produktionssystemen eingesetzt werden, spielt ResNet-50 immer noch eine wichtige Rolle in der akademischen Forschung und beim Benchmarking, insbesondere bei Bildklassifizierungsaufgaben.
Im Folgenden werden einige der Vorteile von ResNet-50 vorgestellt:
In der Zwischenzeit können Sie einen Blick auf die Grenzen von ResNet-50 werfen:
ResNet-50 hat bewiesen, dass sehr tiefe Netze effektiv trainiert werden können und dennoch eine starke Leistung bei visuellen Aufgaben erbringen. Seine Architektur bot einen klaren und praktischen Rahmen für den Aufbau tieferer Modelle, die zuverlässig funktionieren.
Nach seiner Veröffentlichung erweiterten die Forscher das Design und schufen tiefere Versionen wie ResNet-101 und ResNet-152. Insgesamt ist ResNet-50 ein Schlüsselmodell, das dazu beigetragen hat, die Art und Weise zu gestalten, wie Deep Learning heute in der Computer Vision eingesetzt wird.
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