"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
ResNet-50'nin mimarisinin, sağlık, üretim ve otonom sistemler genelinde gerçek dünya uygulamalarında görüntü sınıflandırmayı nasıl sağladığını keşfedin.
Otomatik görüntü analizi, hızlı giden arabaları tespit etmek veya tıbbi görüntülerini analiz etmek gibi uygulamalarda giderek yaygınlaşmaktadır. Bu yenilikleri yönlendiren teknoloji, bilgisayar görüşü veya Görsel Yapay Zeka'dır. Makinelerin, insanların yaptığı gibi görüntüleri ve videoları yorumlamasını ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka (AI) dalıdır.
Ancak, geçmişe dönüp daha önceki modelleri anlamak, günümüzün bilgisayarlı görü sistemlerinin nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olabilir. Örneğin, önemli bir örnek olan ResNet-50, modelin daha hızlı ve doğru öğrenmesine yardımcı olan kısayol bağlantıları fikrini ortaya atan etkili bir modeldir.
Bu yenilik, çok daha derin sinir ağlarını etkili bir şekilde eğitmek mümkün kıldı ve bu da görüntü sınıflandırmasında önemli gelişmelere yol açtı ve ardından gelen birçok modelin tasarımını şekillendirdi. Bu makalede, ResNet-50'yi, nasıl çalıştığını ve bilgisayarlı görmenin evrimindeki önemini keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
ResNet-50 nedir?
ResNet-50, Evrişimli Sinir Ağı (CNN) adı verilen bir tür sinir ağına dayanan bir bilgisayar görüşü modelidir. CNN'ler, görüntüdeki kenarlar, renkler veya şekiller gibi desenleri öğrenerek ve bu desenleri nesneleri tanımak ve sınıflandırmak için kullanarak bilgisayarların görsel bilgileri anlamasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
2015 yılında Microsoft Research'teki araştırmacılar tarafından tanıtılan ResNet-50, büyük ölçekli görüntü tanıma görevlerindeki doğruluğu ve verimliliği nedeniyle alanındaki en etkili modellerden biri haline geldi.
ResNet-50'nin temel bir özelliği, kısayol bağlantıları olarak da bilinen artık bağlantıların kullanılmasıdır. Bunlar, modelin öğrenme sürecindeki bazı adımları atlamasına izin veren basit yollardır. Başka bir deyişle, modeli bilgileri her bir katmandan geçirmeye zorlamak yerine, bu kısayollar önemli ayrıntıların daha doğrudan iletilmesini sağlar. Bu, öğrenmeyi daha hızlı ve daha güvenilir hale getirir.
Şekil 1. ResNet mimarisindeki artık bağlantılara bir bakış.
Bu tasarım, derin öğrenmede yaygın bir sorun olan kaybolan gradyan problemini çözmeye yardımcı olur. Çok derin modellerde, önemli bilgiler birçok katmandan geçerken kaybolabilir ve bu da modelin öğrenmesini zorlaştırır.
Artık bağlantılar, bilgilerin baştan sona net bir şekilde akmasını sağlayarak bunu önlemeye yardımcı olur. Bu nedenle modele ResNet-50 denir: ResNet, Artık Ağ anlamına gelir ve "50", bir görüntüyü işlemek için kullandığı katman sayısını ifade eder.
ResNet-50'nin nasıl çalıştığına genel bakış
ResNet-50, modelin önemli bilgileri kaybetmeden derinlere inmesini mümkün kılan iyi organize edilmiş bir yapıya sahiptir. Güçlü performans sağlarken işleri verimli tutan basit, tekrarlanabilir bir modeli izler.
İşte ResNet-50 mimarisinin nasıl çalıştığına dair daha yakından bir bakış:
Temel özellik çıkarımı: Model, evrişim adı verilen matematiksel bir işlem uygulayarak başlar. Bu, kenarlar veya dokular gibi temel desenleri vurgulayan özellik haritaları (görüntünün yeni sürümleri) üretmek için küçük filtrelerin (çekirdekler olarak adlandırılır) görüntü üzerinde kaydırılmasını içerir. Modelin yararlı görsel bilgileri almaya başlama şekli budur.
Karmaşık özellikleri öğrenme: Veriler ağda hareket ettikçe, özellik haritalarının boyutu küçülür. Bu, havuzlama gibi tekniklerle veya daha büyük adımlara (stride olarak adlandırılır) sahip filtreler kullanılarak yapılır. Aynı zamanda, ağ daha fazla özellik haritası oluşturarak şekiller, nesnelerin parçaları veya dokular gibi giderek karmaşıklaşan desenleri yakalamasına yardımcı olur.
Verileri sıkıştırma ve genişletme: Her aşama verileri sıkıştırır, işler ve ardından geri genişletir. Bu, modelin hafızadan tasarruf ederken öğrenmesine yardımcı olur.
Kısayol bağlantıları: Bunlar, bilgilerin her katmandan geçmek yerine atlamasına izin veren basit yollardır. Öğrenmeyi daha kararlı ve verimli hale getirirler.
Bir tahmin yapma: Ağın sonunda, öğrenilen tüm bilgiler birleştirilir ve bir softmax fonksiyonundan geçirilir. Bu, olası sınıflar üzerinde bir olasılık dağılımı verir ve modelin her tahmindeki güvenini gösterir; örneğin, %90 kedi, %9 köpek, %1 araba.
ResNet-50 başlangıçta görüntü sınıflandırması için tasarlanmış olsa da, esnek tasarımı onu bilgisayar görüşünün birçok alanında faydalı hale getirmiştir. ResNet-50'yi öne çıkaran bazı özelliklere bir göz atalım.
Görüntü sınıflandırması için ResNet-50 kullanma
ResNet-50 öncelikle görüntü sınıflandırması için kullanılır; buradaki amaç, bir görüntüye bir etiket atamaktır. Örneğin, bir fotoğraf verildiğinde, model onu gördüğü ana nesneye göre köpek, kedi veya uçak olarak etiketleyebilir.
Güvenilir tasarımı ve PyTorch ve TensorFlow gibi yaygın olarak kullanılan derin öğrenme kütüphanelerinde bulunabilirliği, ResNet-50'yi büyük görüntü veri kümeleri üzerinde eğitim için popüler bir erken seçim haline getirdi. En bilinen örneklerden biri, bilgisayarla görü modellerini değerlendirmek ve karşılaştırmak için kullanılan etiketli görüntülerden oluşan devasa bir koleksiyon olan ImageNet'tir.
Ultralytics YOLOv8 gibi daha yeni modeller onu geride bırakmasına rağmen, ResNet-50, doğruluk, hız ve basitlik arasındaki dengesi sayesinde hala yaygın olarak bir kıyaslama olarak kullanılmaktadır.
Şekil 3. Bir köpeği sınıflandırmak için ResNet-50 kullanma örneği.
ResNet-50 omurgaları tarafından etkinleştirilen nesne algılama
Görüntü sınıflandırması bir resimdeki ana nesneyi tanımlamakla ilgiliyken, nesne tespiti aynı görüntüdeki birden çok nesneyi bularak ve etiketleyerek bir adım daha ileri gider. Örneğin, kalabalık bir caddenin görüntüsünde, bir modelin arabaları, otobüsleri ve insanları tespit etmesi ve her birinin nerede olduğunu belirlemesi gerekebilir.
ResNet-50, bu modellerin bazılarında omurga olarak kullanılır. Bu, işin ilk bölümünü, yani görüntüyü analiz etme ve içindeki şeyleri ve nerede olduklarını açıklayan önemli ayrıntıları çıkarma işini üstlendiği anlamına gelir. Bu ayrıntılar daha sonra modelin algılama başlığı adı verilen bir sonraki bölümüne aktarılır ve bu bölüm görüntüdeki nesnelerin ne olduğu ve nerede oldukları hakkında nihai kararları verir.
Faster R-CNN ve DETR gibi popüler tespit modelleri, bu özellik çıkarma adımı için ResNet-50'yi kullanır. Hem ince detayları hem de bir görüntünün genel düzenini yakalamada iyi bir iş çıkardığı için, bu modellerin karmaşık sahnelerde bile doğru tahminler yapmasına yardımcı olur.
ResNet-50 ile transfer öğrenimi
ResNet-50 modelinin bir diğer ilginç yönü de transfer öğrenimini destekleme yeteneğidir. Bu, başlangıçta görüntü sınıflandırması için ImageNet gibi büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş olan modelin, çok daha az veriyle yeni görevlere uyarlanabileceği anlamına gelir.
Modelin katmanlarının çoğu sıfırdan başlamak yerine yeniden kullanılır ve yalnızca son sınıflandırma katmanı değiştirilir ve yeni görev için yeniden eğitilir. Bu, zamandan tasarruf sağlar ve özellikle etiketlenmiş veri sınırlı olduğunda kullanışlıdır.
ResNet-50'nin bilgisayarla görü uygulamaları
ResNet-50'nin mimarisi, onu çok çeşitli bilgisayarlı görü uygulamaları için kullanışlı hale getirdi. Derin öğrenmenin ilk günlerinde özellikle önemliydi ve Görüntü İşleme Yapay Zeka teknolojisinin araştırmadan gerçek dünya kullanımına geçmesine yardımcı oldu. Temel zorlukları çözerek, günümüz uygulamalarında gördüğümüz daha gelişmiş modellerin önünü açtı.
ResNet-50 ile yönlendirilen tıbbi görüntüleme
ResNet-50, derin öğrenme tabanlı tıbbi görüntülemede kullanılan ilk modellerden biriydi. Araştırmacılar, X-ışınları, MR'lar ve diğer tanı taramalarındaki hastalık örüntülerini belirlemek için bu modeli kullandılar. Örneğin, oftalmolojide tanıyı desteklemek amacıyla tümörleri tespit etmeye ve diyabetik retina görüntülerini sınıflandırmaya yardımcı oldu.
Klinik araçlarda artık daha gelişmiş modeller kullanılsa da, ResNet-50 erken dönem tıbbi AI araştırmalarında önemli bir rol oynamıştır. Kullanım kolaylığı ve modüler tasarımı, onu tanı sistemlerinin prototiplerini oluşturmak için uygun bir seçim haline getirmiştir.
Benzer şekilde, ResNet-50 endüstriyel ortamlarda da uygulanmıştır. Örneğin, üretimde, çelik, beton ve boyalı parçalar gibi malzemeler üzerindeki yüzey kusurlarını tespit etmek için araştırma ve pilot sistemlerde kullanılmıştır.
Döküm veya montaj sırasında oluşan böcek deliklerini, çatlakları veya tortuları tanımlamak için de kurulumlarda test edilmiştir. ResNet-50, yüzey dokusundaki ince farklılıkları tespit edebildiği için bu görevler için çok uygundur ve bu da kalite kontrolü için önemli bir yetenektir.
YOLO11 gibi daha gelişmiş modeller artık üretim sistemlerinde yaygın olarak kullanılsa da, ResNet-50 özellikle görüntü sınıflandırma görevleri için akademik araştırmalarda ve kıyaslamada hala önemli bir rol oynamaktadır.
Güçlü temel performans: ResNet-50, çok çeşitli görevlerde sağlam bir doğruluk sunarak hem araştırma hem de uygulamalı projelerde güvenilir bir ölçüt haline gelmesini sağlar.
İyi belgelenmiş ve yaygın olarak incelenmiş: Mimarisi iyi anlaşılmış ve kapsamlı bir şekilde belgelenmiştir, bu da geliştiriciler ve araştırmacılar için sorun gidermeyi ve öğrenmeyi kolaylaştırır.
Alanlar arası çok yönlülük: Tıbbi görüntülemeden üretime kadar, ResNet-50, esnekliğini kanıtlayarak çeşitli gerçek dünya problemlerine başarıyla uygulanmıştır.
Bu arada, işte ResNet-50'nin sınırlamalarına bir bakış:
Yüksek kaynak kullanımı: ResNet-50, hafif modellere göre daha fazla bellek ve işlem gücü gerektirir, bu da onu mobil cihazlar veya gerçek zamanlı uygulamalar için daha az uygun hale getirebilir.
Küçük veri kümelerindeaşırı öğrenme: Derinliği ve karmaşıklığı nedeniyle, ResNet-50 uygun düzenlileştirme teknikleri olmadan sınırlı veriler üzerinde eğitildiğinde aşırı öğrenmeye neden olabilir.
Sabit girdi boyutu: ResNet-50 genellikle görüntülerin 224×224 piksel gibi belirli bir boyutta olmasını bekler, bu nedenle görüntülerin genellikle yeniden boyutlandırılması veya kırpılması gerekir, bu da bazen önemli ayrıntıları kaldırabilir.
Önemli çıkarımlar
ResNet-50, çok derin ağların görsel görevlerde güçlü performans sunarken etkili bir şekilde eğitilebileceğini kanıtladı. Mimarisi, güvenilir bir şekilde çalışan daha derin modeller oluşturmak için net ve pratik bir çerçeve sundu.
Piyasaya sürülmesinin ardından, araştırmacılar tasarımı genişleterek ResNet-101 ve ResNet-152 gibi daha derin versiyonlar oluşturdular. Genel olarak, ResNet-50, günümüzde derin öğrenmenin bilgisayarlı görüde kullanılma biçimini şekillendirmeye yardımcı olan önemli bir modeldir.
