Artık Ağlar (ResNet)

Yaygın olarak ResNets olarak tanınan Artık Ağlar, biyoteknoloji alanında çok önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. yapay zeka (AI) ve bilgisayarla görme (CV). Tarafından 2015 yılında tanıtıldı Microsoft Research'teki araştırmacılar tarafından geliştirilen bu mimari önemli bir zorluk olarak bilinen derin öğrenme (DL) kaybolan gradyan problemi. Gelişinden önce ResNet'in derinliğini artırarak sinir ağı (NN) genellikle azalan Daha fazla katman eklemenin aslında eğitim hatalarını artırdığı geri dönüşler. ResNet bunu "atlama" özelliğini getirerek çözdü. bağlantıları" ile başarılı bir şekilde eğitilmelerini sağlamaktadır. yüzlerce hatta binlerce katmana sahip ağları yüksek seviyede tutarken doğruluk.

Temel İnovasyon: Artık Bloklar

Bir ResNet'in tanımlayıcı özelliği artık bloktur. Geleneksel bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN), katmanlar sırayla istiflenir ve her katman girişlerden çıkışlara doğrudan bir eşleme öğrenmeye çalışır. Ancak, ağlar derinleştikçe, giriş verilerinden gelen sinyal ağın sonuna ulaşmadan önce bozulabilir.

ResNet, bir katmanın girişinin doğrudan bir katmana eklenmesine olanak tanıyan bir "kısayol" veya atlama bağlantısı sunar. onun çıktısı. Bu mekanizma esasen ağa aşağıdakiler arasındaki "kalıntıyı" (farkı) öğrenmesini söyler tüm dönüşümü sıfırdan öğrenmek yerine girdi ve optimum çıktı. Bu mimari bilgi akışını korur ve daha iyi özellik çıkarımı, modelin Orijinal girdi verilerini kaybetmeden dokular ve şekiller gibi karmaşık desenleri yakalayın. Orijinalini okuyabilirsiniz Görüntü Tanıma için Derin Artık Öğrenme makalesini anlamak için matematiksel temel.

ResNet Makine Öğreniminde Neden Önemlidir?

ResNet temel bir araç olarak kabul edilir backbone birçokları için modern görüntü sistemleri. Çok derin ağları eğitme yeteneği, aşağıdakileri sağlayan son derece sağlam modellerin oluşturulmasına olanak tanır gibi büyük ölçekli veri kümelerinde iyi performans gösterebilir. ImageNet.

Mimari özellikle aşağıdakiler için önemlidir transfer öğrenimi. Çünkü önceden eğitilmiş ResNet modeller, zengin özellik haritalarını geniş miktarlarda veriye sahip olsalar da, nispeten küçük veri kümeleriyle belirli görevler için ince ayar yapılabilirler. Bu çok yönlülük ResNet, aşağıdakiler arasında değişen görevler için standart bir seçimdir karmaşık videolara görüntü sınıflandırması Analiz.

Gerçek Dünya Uygulamaları

ResNet'in sağladığı istikrar ve derinlik, kritik, yüksek riskli ortamlarda kullanılmasını sağlamıştır.

• Tıbbi Teşhis: Bu alanda Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, ResNet mimarileri için sıkça kullanılır tıbbi görüntü analizi. Örneğin, araştırmacılar derin ResNet modellerini kullanarak MRI taramalarını veya X-ışınlarını tümör tespiti, Modelin, doku yapılarında daha sığ ağlar tarafından gözden kaçırılabilecek küçük anormallikleri tanımlaması gerekir.
• Otonom Sürüş: Otonom araçlar gerçek zamanlı güvenli bir şekilde gezinmek için algılama sistemleri. ResNet varyantları genellikle aşağıdakiler için özellik çıkarıcı olarak hizmet eder tanımlayan nesne algılama sistemleri yayalar, trafik işaretleri ve diğer araçlar. Ağın derinliği, aracın nesneleri tanıyabilmesini sağlar değişen ışık ve hava koşullarında, bu teknolojinin önemli bir bileşeni olan Otomotiv güvenliğinde yapay zeka.

ResNet ve Diğer Mimariler

ResNet'i derin öğrenme kütüphanelerinde bulunan diğer yaygın mimarilerden ayırmak yararlı olacaktır PyTorch veya TensorFlow:

• ResNet vs. VGG: VGG (Görsel Geometri Grubu) ağları basitlikleri nedeniyle popülerdi, sadece 3x3 konvolüsyonlar. Bununla birlikte, VGG modelleri hesaplama açısından ağırdır ve 19 katmanın ötesinde etkili bir şekilde eğitilmekte zorlanır. ResNet çok daha derine inmek için atlama bağlantıları kullanır (örn. 50, 101 veya 152 katman) ve daha düşük derinliklerine göre çıkarım gecikmesi.
• ResNet vs. YOLO11: ResNet öncelikle bir sınıflandırıcı backbone, YOLO11 son teknoloji ürünü bir nesne algılayıcısıdır. Ancak, YOLO11 gibi modern dedektörler, ResNet'ten evrilen çapraz aşamalı kısmi bağlantıları, eğitim sırasında verimli gradyan akışı sağlamak için.

Ultralytics ile Uygulama

ResNet modellerini kullanarak sınıflandırma görevleri için kolayca yararlanabilirsiniz. ultralytics Python paketi. Bu önceden eğitilmiş ağırlıklara erişmenize ve minimum kodla çıkarım yapmanıza olanak tanır.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained ResNet50 model capable of classifying images
model = YOLO("resnet50.pt")  # Downloads the model weights automatically

# Perform inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the top classification result
print(f"Top class: {results[0].names[results[0].probs.top1]}")

Daha derin teoriyi anlamak isteyenler için aşağıdaki gibi kurslar Stanford's CS231n, CNN mimarileri hakkında mükemmel akademik kaynaklar sağlar. İster basit bir sınıflandırıcı ister karmaşık bir sistem oluşturuyor olun akıllı üretim, ResNet'i anlamak modern bilgisayarla görmede uzmanlaşmak için gereklidir.