Что такое ResNet-50 и каково его значение для компьютерного зрения?

Автоматизированный анализ изображений становится все более распространенным в таких приложениях, как обнаружение автомобилей, превышающих скорость, или анализ медицинских изображений. Технология, лежащая в основе этих инноваций, - компьютерное зрение или Vision AI. Это направление искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет машинам интерпретировать и понимать изображения и видео, подобно человеку. 

Для создания таких решений в области компьютерного зрения разработчики полагаются на модели Vision AI, способные обучаться на больших объемах визуальных данных. За прошедшие годы исследователи разработали новые, более совершенные модели с впечатляющей производительностью в таких задачах искусственного зрения, как классификация изображений (присвоение ярлыков изображениям), обнаружение объектов (нахождение и идентификация объектов на изображениях) и сегментация объектов (обнаружение объектов и определение их точной формы).

Однако, если оглянуться назад и понять более ранние модели, можно понять, как работают современные системы компьютерного зрения. Например, одним из ключевых примеров является ResNet-50, влиятельная модель, в которой была представлена идея коротких связей - простых путей, которые помогают модели обучаться быстрее и точнее.

Это новшество позволило эффективно обучать гораздо более глубокие нейронные сети, что привело к значительному улучшению классификации изображений и определило дизайн многих последующих моделей. В этой статье мы рассмотрим ResNet-50, принцип его работы и его значение в эволюции компьютерного зрения. Давайте начнем!

Что такое ResNet-50? 

ResNet-50 - это модель компьютерного зрения, основанная на нейронной сети типа Convolutional Neural Network (CNN). CNN разработаны для того, чтобы помочь компьютерам понимать визуальную информацию, изучая шаблоны изображений, такие как края, цвета или формы, и используя эти шаблоны для распознавания и классификации объектов. 

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

Ключевой особенностью ResNet-50 является использование остаточных связей, также известных как короткие связи. Это простые пути, которые позволяют модели пропустить некоторые этапы процесса обучения. Другими словами, вместо того чтобы заставлять модель пропускать информацию через все слои, эти короткие пути позволяют ей передавать важные детали более непосредственно. Это делает процесс обучения более быстрым и надежным.

‍

Такая конструкция помогает решить распространенную проблему глубокого обучения, называемую проблемой исчезающего градиента. В очень глубоких моделях важная информация может теряться при прохождении через множество слоев, что затрудняет обучение модели. 

Остаточные связи помогают предотвратить это, обеспечивая четкую передачу информации от начала до конца. Именно поэтому модель называется ResNet-50: ResNet означает Residual Network, а "50" - количество слоев, которые она использует для обработки изображения. 

Обзор принципов работы ResNet-50

ResNet-50 имеет хорошо организованную структуру, которая позволяет модели работать в глубину без потери важной информации. Она следует простой, повторяющейся схеме, которая обеспечивает эффективность и при этом высокую производительность. 

Вот более подробный обзор архитектуры ResNet-50:

• Основные извлечение признаков: Модель начинается с применения математической операции, называемой сверткой. Она включает в себя скольжение небольших фильтров (называемых ядрами) по изображению для создания карт признаков - новых версий изображения, которые выделяют основные детали, такие как края или текстуры. Так модель начинает улавливать полезную визуальную информацию.
  ‍
• Обучение сложным признакам: По мере прохождения данных через сеть размер карт признаков уменьшается. Это достигается за счет таких приемов, как объединение или использование фильтров с большим шагом (так называемых страйдов). В то же время сеть создает больше карт признаков, что помогает ей улавливать все более сложные детали, такие как формы, части объектов или текстуры.
  ‍
• Сжатие и расширение данных: На каждом этапе данные сжимаются, обрабатываются, а затем снова расширяются. Это помогает модели обучаться и одновременно экономить память.
  ‍
• Краткосрочные соединения: Это простые пути, которые позволяют пропускать информацию вперед вместо того, чтобы проходить через все слои. Они делают процесс обучения более стабильным и эффективным.
  ‍
• Составление предсказание: В конце работы сети вся полученная информация объединяется и пропускается через функцию softmax. На выходе получается распределение вероятностей по возможным классам, указывающее на уверенность модели в каждом предсказании - например, 90 % кошки, 9 % собаки, 1 % автомобиля.

‍

Ключевые особенности ResNet-50

Несмотря на то, что ResNet-50 изначально был разработан для классификации изображений, его гибкая конструкция позволила использовать его 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 целью является присвоение одной метки изображению. Например, если дана фотография, модель может обозначить ее как собаку, кошку или самолет, основываясь на главном объекте, который она видит. 

Надежность конструкции и доступность в широко используемых библиотеках глубокого обучения, таких как PyTorch и TensorFlow, сделали ResNet-50 популярным выбором для обучения на больших наборах данных изображений. Одним из наиболее известных примеров является ImageNet, массивная коллекция маркированных изображений, используемая для оценки и сравнения моделей компьютерного зрения.

Хотя более новые модели, такие как Ultralytics YOLO11, превосходят его, ResNet-50 по-прежнему часто используется в качестве эталона благодаря надежному балансу точности, скорости и простоты.

‍

Обнаружение объектов с помощью магистралей ResNet-50

Если классификация изображений заключается в определении главного объекта на картинке, то обнаружение объектов позволяет сделать еще один шаг вперед - найти и обозначить несколько объектов на одном и том же изображении. Например, на изображении оживленной улицы модель должна обнаружить автомобили, автобусы и людей - и определить, где каждый из них находится.

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 и где на нем находится. Затем эти детали передаются в следующую часть модели, называемую головкой обнаружения, которая принимает окончательные решения о том, какие объекты находятся на изображении и где они расположены.

Популярные модели обнаружения, такие как Faster R-CNN и DETR, используют ResNet-50 для этого этапа извлечения признаков. Поскольку она хорошо улавливает как мелкие детали, так и общий план изображения, это помогает этим моделям делать точные прогнозы даже в сложных сценах.

Трансферное обучение с помощью ResNet-50

Еще один интересный аспект модели ResNet-50 - ее способность поддерживать трансферное обучение. Это означает, что модель, первоначально обученная на большом наборе данных, например ImageNet, для классификации изображений, может быть адаптирована к новым задачам с гораздо меньшим объемом данных.

Вместо того чтобы начинать все с нуля, большинство слоев модели используются повторно, и только финальный классификационный слой заменяется и переобучается для новой задачи. Это экономит время и особенно полезно при ограниченном количестве помеченных данных.

Применение ResNet-50 в компьютерном зрении

Архитектура ResNet-50 позволила использовать ее в широком спектре приложений компьютерного зрения. Она была особенно важна на заре глубокого обучения, помогая вывести технологию искусственного зрения из исследовательской области в область реального применения. Решив ключевые задачи, она помогла проложить путь к созданию более совершенных моделей, которые мы видим в современных приложениях.

Медицинская визуализация с помощью ResNet-50

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

Хотя в настоящее время в клинических инструментах используются более совершенные модели, ResNet-50 сыграл ключевую роль в первых исследованиях медицинского ИИ. Простота использования и модульная конструкция сделали его подходящим выбором для создания прототипов диагностических систем.

‍

Промышленная автоматизация на базе ResNet-50

Аналогичным образом ResNet-50 применяется и в промышленных условиях. Например, в производстве он использовался в исследовательских и экспериментальных системах для обнаружения дефектов поверхности таких материалов, как сталь, бетон и окрашенные детали.

Он также был протестирован в установках для выявления отверстий, трещин или отложений, образующихся при литье или сборке. ResNet-50 хорошо подходит для этих задач, поскольку может обнаружить тонкие различия в текстуре поверхности, что важно для контроля качества.

В то время как более продвинутые модели, такие как YOLO11, сегодня широко используются в производственных системах, ResNet-50 по-прежнему играет важную роль в академических исследованиях и бенчмаркинге, особенно в задачах классификации изображений.

‍

Преимущества и ограничения ResNet-50

Вот некоторые из преимуществ ResNet-50:

• Высокая базовая производительность: ResNet-50 обеспечивает высокую точность при выполнении широкого спектра задач, что делает его надежным эталоном как в исследовательских, так и в прикладных проектах.
  ‍
• Хорошо документирован и широко изучен: Его архитектура хорошо понятна и тщательно документирована, что облегчает поиск и устранение неисправностей и обучение для разработчиков и исследователей.
  ‍
• Универсальность в различных областях: От медицинской визуализации до производства, ResNet-50 успешно применяется для решения различных реальных задач, что доказывает его гибкость.

Тем временем, вот взгляд на ограничения ResNet-50:

• Высокое потребление ресурсов: ResNet-50 требует больше памяти и вычислительной мощности, чем легкие модели, что может сделать ее менее подходящей для мобильных устройств или приложений реального времени.
  
  
• Переоценка на небольших наборы данных: Из-за своей глубины и сложности ResNet-50 может перестраиваться при обучении на ограниченных данных без надлежащих методов регуляризации.
  ‍
• Фиксированный размер входных данных: ResNet-50 обычно ожидает, что изображения будут иметь определенный размер, например 224×224 пикселя, поэтому изображения часто приходится изменять или обрезать, что иногда может привести к удалению важных деталей.

Основные выводы

ResNet-50 доказал, что очень глубокие сети можно эффективно обучать, обеспечивая при этом высокую производительность в визуальных задачах. Его архитектура предлагает четкую и практичную основу для построения более глубоких моделей, которые работают надежно. 

После его 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 способ глубокого обучения, используемый в компьютерном зрении сегодня.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Готовы начать собственные проекты по компьютерному зрению? Ознакомьтесь с нашими возможностями лицензирования. Откройте для себя ИИ в сельском хозяйстве и ИИ зрения в здравоохранении, посетив страницы наших решений!