27 maggio 2025
Scoprite come l'architettura di ResNet-50 consente la classificazione delle immagini in applicazioni reali nei settori della sanità, della produzione e dei sistemi autonomi.
L'analisi automatizzata delle immagini sta diventando sempre più comune in applicazioni come il rilevamento di auto in corsa o l'analisi di immagini mediche. La tecnologia che guida queste innovazioni è la computer vision o Vision AI. Si tratta di una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di interpretare e comprendere immagini e video, proprio come fanno gli esseri umani.
Per realizzare queste soluzioni di computer vision, gli sviluppatori si affidano a modelli di Vision AI in grado di apprendere da grandi quantità di dati visivi. Nel corso degli anni, i ricercatori hanno sviluppato modelli sempre più avanzati, con prestazioni impressionanti in compiti di Vision AI come la classificazione delle immagini (assegnazione di etichette alle immagini), il rilevamento di oggetti (localizzazione e identificazione di oggetti all'interno delle immagini) e la segmentazione di istanze (rilevamento di oggetti e delineazione della loro forma esatta).
Tuttavia, guardare al passato e comprendere i modelli precedenti può aiutare a dare un senso al funzionamento dei sistemi di computer vision di oggi. Ad esempio, un esempio chiave è ResNet-50, un modello influente che ha introdotto l'idea delle connessioni di scorciatoia, semplici percorsi che aiutano il modello ad apprendere più velocemente e con maggiore precisione.
Questa innovazione ha reso possibile l'addestramento efficace di reti neurali molto più profonde, portando a miglioramenti significativi nella classificazione delle immagini e plasmando la progettazione di molti modelli successivi. In questo articolo esploreremo ResNet-50, il suo funzionamento e la sua importanza nell'evoluzione della computer vision. Iniziamo!
ResNet-50 è un modello di computer vision basato su un tipo di rete neurale chiamata rete neurale convoluzionale (CNN). Le CNN sono progettate per aiutare i computer a comprendere le informazioni visive apprendendo gli schemi presenti nelle immagini, come bordi, colori o forme, e utilizzando tali schemi per riconoscere e classificare gli oggetti.
Introdotto nel 2015 dai ricercatori di Microsoft Research, ResNet-50 è diventato rapidamente uno dei modelli di maggior impatto nel settore grazie alla sua accuratezza ed efficienza in compiti di riconoscimento di immagini su larga scala.
Una caratteristica fondamentale di ResNet-50 è l'uso di connessioni residue, note anche come connessioni scorciatoia. Si tratta di semplici percorsi che consentono al modello di saltare alcune fasi del processo di apprendimento. In altre parole, invece di costringere il modello a passare le informazioni attraverso ogni singolo strato, queste scorciatoie gli permettono di portare avanti i dettagli importanti in modo più diretto. Questo rende l'apprendimento più veloce e affidabile.
Questo design aiuta a risolvere un problema comune nell'apprendimento profondo, chiamato problema del gradiente che svanisce. Nei modelli molto profondi, le informazioni importanti possono andare perse durante il passaggio attraverso i vari strati, rendendo difficile l'apprendimento del modello.
Le connessioni residue aiutano a prevenire questo fenomeno, mantenendo un flusso di informazioni chiaro dall'inizio alla fine. Per questo motivo il modello si chiama ResNet-50: ResNet è l'acronimo di Residual Network (rete residua) e il "50" si riferisce al numero di livelli che utilizza per elaborare un'immagine.
ResNet-50 ha una struttura ben organizzata che consente al modello di andare in profondità senza perdere informazioni importanti. Segue uno schema semplice e ripetibile che mantiene l'efficienza pur consentendo prestazioni elevate.
Ecco un approfondimento su come funziona l'architettura ResNet-50:
Anche se ResNet-50 è stato originariamente progettato per la classificazione delle immagini, il suo design flessibile lo ha reso utile in molte aree della computer vision. Vediamo alcune delle caratteristiche che distinguono ResNet-50.
ResNet-50 è utilizzato principalmente per la classificazione delle immagini, dove l'obiettivo è assegnare un'etichetta a un'immagine. Ad esempio, data una foto, il modello può etichettarla come cane, gatto o aereo in base all'oggetto principale che vede.
Il suo design affidabile e la sua disponibilità nelle librerie di deep learning più diffuse, come PyTorch e TensorFlow, hanno reso ResNet-50 una prima scelta popolare per l'addestramento su grandi dataset di immagini. Uno degli esempi più noti è ImageNet, un'enorme raccolta di immagini etichettate utilizzata per valutare e confrontare i modelli di computer vision.
Anche se i modelli più recenti, come Ultralytics YOLO11, lo superano, ResNet-50 è ancora comunemente usato come benchmark grazie al suo solido equilibrio di precisione, velocità e semplicità.
Mentre la classificazione delle immagini consiste nell'identificare l'oggetto principale in un'immagine, il rilevamento degli oggetti fa un passo avanti trovando ed etichettando più oggetti nella stessa immagine. Ad esempio, in un'immagine di una strada trafficata, un modello potrebbe dover rilevare auto, autobus e persone e capire dove si trova ciascuno di essi.
ResNet-50 è utilizzato come struttura portante in alcuni di questi modelli. Ciò significa che gestisce la prima parte del lavoro: analizzare l'immagine ed estrarre i dettagli importanti che descrivono cosa c'è e dove. Questi dettagli vengono poi passati alla parte successiva del modello, chiamata testa di rilevamento, che prende le decisioni finali su quali oggetti sono presenti nell'immagine e dove si trovano.
I modelli di rilevamento più diffusi, come Faster R-CNN e DETR, utilizzano ResNet-50 per questa fase di estrazione delle caratteristiche. Poiché è in grado di catturare sia i dettagli fini che il layout generale di un'immagine, aiuta questi modelli a fare previsioni accurate, anche in scene complesse.
Un altro aspetto interessante del modello ResNet-50 è la sua capacità di supportare l 'apprendimento per trasferimento. Ciò significa che il modello, originariamente addestrato su un set di dati di grandi dimensioni come ImageNet per la classificazione delle immagini, può essere adattato a nuovi compiti con molti meno dati.
Invece di ripartire da zero, la maggior parte degli strati del modello viene riutilizzata e solo lo strato di classificazione finale viene sostituito e riaddestrato per il nuovo compito. Ciò consente di risparmiare tempo ed è particolarmente utile quando i dati etichettati sono limitati.
L'architettura di ResNet-50 lo ha reso utile per un'ampia gamma di applicazioni di computer vision. È stata particolarmente importante agli albori dell'apprendimento profondo, contribuendo a far passare la tecnologia Vision AI dalla ricerca all'utilizzo nel mondo reale. Risolvendo sfide fondamentali, ha contribuito a spianare la strada ai modelli più avanzati che vediamo nelle applicazioni di oggi.
ResNet-50 è stato uno dei primi modelli utilizzati nell'imaging medico basato sul deep learning. I ricercatori lo hanno utilizzato per identificare modelli di malattia in radiografie, risonanze magnetiche e altre scansioni diagnostiche. Ad esempio, ha contribuito a rilevare i tumori e a classificare le immagini della retina diabetica per supportare la diagnosi in oftalmologia.
Mentre i modelli più avanzati sono ora utilizzati negli strumenti clinici, ResNet-50 ha svolto un ruolo fondamentale nelle prime ricerche sull'IA medica. La sua facilità d'uso e il suo design modulare lo hanno reso adatto alla creazione di prototipi di sistemi diagnostici.
Allo stesso modo, ResNet-50 è stato applicato anche in ambito industriale. Ad esempio, nel settore manifatturiero, è stato utilizzato in sistemi di ricerca e pilota per rilevare difetti superficiali su materiali come acciaio, cemento e parti verniciate.
È stato anche testato in configurazioni per identificare buchi, crepe o depositi che si formano durante la fusione o l'assemblaggio. ResNet-50 è adatto a questi compiti perché è in grado di individuare sottili differenze nella struttura della superficie, un'abilità importante per l'ispezione della qualità.
Mentre modelli più avanzati come YOLO11 sono ora comunemente utilizzati nei sistemi di produzione, ResNet-50 svolge ancora un ruolo importante nella ricerca accademica e nel benchmarking, in particolare per i compiti di classificazione delle immagini.
Ecco alcuni dei vantaggi di ResNet-50:
Nel frattempo, ecco un'idea dei limiti di ResNet-50:
ResNet-50 ha dimostrato che le reti molto profonde possono essere addestrate in modo efficace, garantendo al contempo prestazioni elevate nei compiti visivi. La sua architettura ha offerto un quadro chiaro e pratico per costruire modelli più profondi che funzionino in modo affidabile.
Dopo il suo rilascio, i ricercatori hanno ampliato il progetto, creando versioni più profonde come ResNet-101 e ResNet-152. Nel complesso, ResNet-50 è un modello chiave che ha contribuito a plasmare il modo in cui l'apprendimento profondo viene utilizzato oggi nella computer vision.
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