Что такое ResNet-50 и какова его роль в компьютерном зрении?

Автоматизированный анализ изображений становится все более распространенным в таких приложениях, как обнаружение превышения скорости автомобилями или анализ медицинских изображений. Технология, лежащая в основе этих инноваций, — это компьютерное зрение или Vision AI. Это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет машинам интерпретировать и понимать изображения и видео, во многом так же, как это делают люди. 

Для создания таких решений компьютерного зрения разработчики полагаются на модели Vision AI, которые могут обучаться на больших объемах визуальных данных. За прошедшие годы исследователи разработали новые, более совершенные модели с впечатляющей производительностью в задачах Vision AI, таких как классификация изображений (присвоение меток изображениям), обнаружение объектов (обнаружение и идентификация объектов на изображениях) и сегментация экземпляров (обнаружение объектов и выделение их точных форм).

Однако, оглядываясь назад и понимая более ранние модели, можно понять, как работают современные системы компьютерного зрения. Например, одним из ключевых примеров является ResNet-50, влиятельная модель, которая представила идею обходных соединений — простых путей, которые помогают модели учиться быстрее и точнее.

Эта инновация позволила эффективно обучать гораздо более глубокие нейронные сети, что привело к значительному улучшению в классификации изображений и повлияло на дизайн многих последующих моделей. В этой статье мы рассмотрим ResNet-50, как она работает и ее значение в эволюции компьютерного зрения. Давайте начнем!

Что такое ResNet-50? 

ResNet-50 — это модель компьютерного зрения, основанная на типе нейронной сети, называемой сверточной нейронной сетью (CNN). CNN предназначены для того, чтобы помочь компьютерам понимать визуальную информацию, изучая закономерности в изображениях, такие как края, цвета или формы, и используя эти закономерности для распознавания и классификации объектов. 

Представленная в 2015 году исследователями из Microsoft Research, ResNet-50 быстро стала одной из самых влиятельных моделей в этой области благодаря своей точности и эффективности в задачах распознавания изображений в больших масштабах.

Ключевой особенностью ResNet-50 является использование остаточных соединений, также известных как shortcut connections. Это простые пути, которые позволяют модели пропускать некоторые шаги в процессе обучения. Другими словами, вместо того чтобы заставлять модель пропускать информацию через каждый отдельный слой, эти shortcuts позволяют ей переносить важные детали вперед более непосредственно. Это делает обучение более быстрым и надежным.

‍

Эта конструкция помогает решить распространенную проблему в глубоком обучении, называемую проблемой исчезающего градиента. В очень глубоких моделях важная информация может быть потеряна при прохождении через множество слоев, что затрудняет обучение модели. 

Остаточные соединения помогают предотвратить это, обеспечивая четкий поток информации от начала до конца. Вот почему модель называется ResNet-50: ResNet означает Residual Network (остаточная сеть), а «50» относится к количеству слоев, которые она использует для обработки изображения. 

Обзор принципов работы ResNet-50

ResNet-50 имеет хорошо организованную структуру, которая позволяет модели углубляться без потери важной информации. Она следует простому, повторяющемуся шаблону, который обеспечивает эффективность и высокую производительность. 

Вот более подробный обзор того, как работает архитектура ResNet-50:

• Базовое извлечение признаков: Модель начинает с применения математической операции, называемой сверткой. Это включает в себя скольжение небольших фильтров (называемых ядрами) по изображению для создания карт признаков - новых версий изображения, которые выделяют основные закономерности, такие как края или текстуры. Именно так модель начинает улавливать полезную визуальную информацию.
  ‍
• Изучение сложных признаков: По мере прохождения данных через сеть размер карт признаков уменьшается. Это достигается с помощью таких методов, как пулинг или использование фильтров с большими шагами (называемыми страйдами). В то же время сеть создает больше карт признаков, помогая ей захватывать все более сложные закономерности, такие как формы, части объектов или текстуры.
  ‍
• Сжатие и расширение данных: Каждый этап сжимает данные, обрабатывает их, а затем снова расширяет. Это помогает модели учиться, экономя память.
  ‍
• Соединения в обход: Это простые пути, которые позволяют информации перескакивать вперед, вместо того чтобы проходить через каждый слой. Они делают обучение более стабильным и эффективным.
  ‍
• Создание прогноза: В конце сети вся полученная информация объединяется и передается через функцию softmax. Она выводит распределение вероятностей по возможным классам, указывая на уверенность модели в каждом прогнозе, например, 90% кошка, 9% собака, 1% машина.

‍

Ключевые особенности ResNet-50

Несмотря на то, что ResNet-50 изначально разрабатывалась для классификации изображений, ее гибкая конструкция сделала ее полезной во многих областях компьютерного зрения. Давайте рассмотрим некоторые особенности, которые выделяют ResNet-50.

Использование ResNet-50 для классификации изображений

ResNet-50 в основном используется для классификации изображений, где цель состоит в том, чтобы присвоить изображению одну метку. Например, получив фотографию, модель может пометить ее как собаку, кошку или самолет на основе основного объекта, который она видит. 

Благодаря надежной конструкции и доступности в широко используемых библиотеках глубокого обучения, таких как PyTorch и TensorFlow, ResNet-50 стал популярным выбором на ранних этапах для обучения на больших наборах изображений. Одним из самых известных примеров является ImageNet — огромная коллекция размеченных изображений, используемая для оценки и сравнения моделей компьютерного зрения.

Хотя новые модели, такие как Ultralytics YOLO11, превосходят ее, ResNet-50 по-прежнему широко используется в качестве эталона благодаря ее солидному балансу точности, скорости и простоты.

‍

Обнаружение объектов с использованием ResNet-50 в качестве базовой сети

В то время как классификация изображений заключается в идентификации основного объекта на картинке, детектирование объектов идет на шаг дальше, находя и маркируя несколько объектов на одном и том же изображении. Например, на изображении оживленной улицы модель может определять автомобили, автобусы и людей - и определять, где находится каждый из них.

ResNet-50 используется в качестве основы в некоторых из этих моделей. Это означает, что она выполняет первую часть работы: анализирует изображение и извлекает важные детали, описывающие, что в нем находится и где. Затем эти детали передаются следующей части модели, называемой головкой обнаружения, которая принимает окончательные решения о том, какие объекты находятся на изображении и где они находятся.

Популярные модели обнаружения, такие как Faster R-CNN и DETR, используют ResNet-50 для этого этапа извлечения признаков. Поскольку он хорошо справляется с захватом как мелких деталей, так и общей компоновки изображения, это помогает этим моделям делать точные прогнозы - даже в сложных сценах.

Трансферное обучение с использованием ResNet-50

Еще одним интересным аспектом модели ResNet-50 является ее способность поддерживать трансферное обучение. Это означает, что модель, первоначально обученная на большом наборе данных, таком как ImageNet, для классификации изображений, может быть адаптирована к новым задачам с гораздо меньшим количеством данных.

Вместо того чтобы начинать с нуля, большинство слоев модели используются повторно, и только последний классификационный слой заменяется и переобучается для новой задачи. Это экономит время и особенно полезно, когда размеченных данных мало.

Приложения компьютерного зрения ResNet-50

Архитектура ResNet-50 сделала ее полезной для широкого спектра приложений компьютерного зрения. Она была особенно важна на заре глубокого обучения, помогая перевести технологию Vision AI из исследований в реальное использование. Решив ключевые задачи, она помогла проложить путь для более совершенных моделей, которые мы видим в современных приложениях.

Медицинская визуализация на основе ResNet-50

ResNet-50 была одной из первых моделей, использованных в медицинской визуализации на основе глубокого обучения. Исследователи использовали ее для выявления признаков заболеваний на рентгеновских снимках, МРТ и других диагностических сканах. Например, она помогла обнаружить опухоли и классифицировать изображения диабетической сетчатки для поддержки диагностики в офтальмологии.

Хотя в клинических инструментах сейчас используются более продвинутые модели, ResNet-50 сыграла ключевую роль в ранних медицинских исследованиях AI. Простота использования и модульная конструкция сделали ее подходящим выбором для создания прототипов диагностических систем.

‍

Промышленная автоматизация на базе ResNet-50

Аналогично, ResNet-50 также применяется в промышленных условиях. Например, в производстве он использовался в исследованиях и пилотных системах для обнаружения поверхностных дефектов на материалах, таких как сталь, бетон и окрашенные детали.

Он также был протестирован в установках для выявления дефектов, трещин или отложений, которые образуются во время литья или сборки. ResNet-50 хорошо подходит для этих задач, поскольку может обнаруживать незначительные различия в текстуре поверхности, что является важной способностью для контроля качества.

Хотя более продвинутые модели, такие как YOLO11, в настоящее время обычно используются в производственных системах, ResNet-50 по-прежнему играет важную роль в академических исследованиях и бенчмаркинге, особенно для задач классификации изображений.

‍

Преимущества и ограничения ResNet-50

Вот обзор некоторых преимуществ ResNet-50:

• Высокая базовая производительность: ResNet-50 обеспечивает надежную точность в широком диапазоне задач, что делает его надежным эталоном как в исследовательских, так и в прикладных проектах.
  ‍
• Хорошо документирована и широко изучена: Ее архитектура хорошо понятна и тщательно задокументирована, что облегчает устранение неполадок и обучение для разработчиков и исследователей.
  ‍
• Универсальность в различных областях: От медицинской визуализации до производства, ResNet-50 успешно применяется к множеству реальных задач, доказывая свою гибкость.

Между тем, вот краткий обзор ограничений ResNet-50:

• Высокое использование ресурсов: ResNet-50 требует больше памяти и вычислительной мощности, чем облегченные модели, что может сделать его менее подходящим для мобильных устройств или приложений реального времени.
  
  
• Переобучение на небольших наборах данных: Из-за своей глубины и сложности ResNet-50 может переобучаться при обучении на ограниченных данных без надлежащих методов регуляризации.
  ‍
• Фиксированный размер входных данных: ResNet-50 обычно ожидает, что изображения будут определенного размера, например 224x224 пикселя, поэтому изображения часто необходимо изменять или обрезать, что иногда может привести к удалению важных деталей.

Основные выводы

ResNet-50 доказала, что очень глубокие сети можно эффективно обучать, сохраняя при этом высокую производительность в задачах визуализации. Ее архитектура предложила четкую и практичную основу для создания более глубоких моделей, которые работали надежно. 

После ее выпуска исследователи расширили дизайн, создав более глубокие версии, такие как ResNet-101 и ResNet-152. В целом, ResNet-50 - это ключевая модель, которая помогла сформировать то, как сегодня используется глубокое обучение в компьютерном зрении.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Готовы начать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Откройте для себя ИИ в сельском хозяйстве и Vision AI в здравоохранении, посетив страницы наших решений!