Ngày 27 tháng 5 năm 2025
Khám phá cách kiến trúc ResNet-50 cho phép phân loại hình ảnh trong các ứng dụng thực tế trên khắp các hệ thống chăm sóc sức khỏe, sản xuất và tự động.
Phân tích hình ảnh tự động đang ngày càng trở nên phổ biến trong các ứng dụng như phát hiện xe ô tô chạy quá tốc độ hoặc phân tích hình ảnh y tế. Công nghệ thúc đẩy những đổi mới này là thị giác máy tính hoặc Vision AI. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy móc diễn giải và hiểu hình ảnh và video, giống như con người.
Để xây dựng các giải pháp thị giác máy tính như vậy, các nhà phát triển dựa vào các mô hình Vision AI có thể học từ lượng lớn dữ liệu trực quan. Trong nhiều năm qua, các nhà nghiên cứu đã phát triển các mô hình mới hơn, tiên tiến hơn với hiệu suất ấn tượng trên các tác vụ Vision AI như phân loại hình ảnh (gán nhãn cho hình ảnh), phát hiện đối tượng (xác định vị trí và nhận dạng đối tượng trong hình ảnh) và phân đoạn thể hiện (phát hiện đối tượng và phác thảo hình dạng chính xác của chúng).
Tuy nhiên, việc nhìn lại và hiểu các mô hình trước đó có thể giúp hiểu được cách thức hoạt động của các hệ thống thị giác máy tính ngày nay. Ví dụ, một ví dụ chính là ResNet-50, một mô hình có ảnh hưởng đã giới thiệu ý tưởng về các kết nối tắt - các đường dẫn đơn giản giúp mô hình học nhanh hơn và chính xác hơn.
Sự đổi mới này giúp đào tạo hiệu quả các mạng nơ-ron sâu hơn nhiều, dẫn đến những cải tiến đáng kể trong phân loại hình ảnh và định hình thiết kế của nhiều mô hình sau này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá ResNet-50, cách thức hoạt động và sự liên quan của nó trong quá trình phát triển của thị giác máy tính. Hãy bắt đầu nào!
ResNet-50 là mô hình thị giác máy tính dựa trên một loại mạng nơ-ron được gọi là Mạng nơ-ron tích chập (CNN) . CNN được thiết kế để giúp máy tính hiểu thông tin trực quan bằng cách học các mẫu trong hình ảnh, chẳng hạn như các cạnh, màu sắc hoặc hình dạng, và sử dụng các mẫu đó để nhận dạng và phân loại các đối tượng.
Được giới thiệu vào năm 2015 bởi các nhà nghiên cứu tại Microsoft Research, ResNet-50 nhanh chóng trở thành một trong những mô hình có tác động lớn nhất trong lĩnh vực này do tính chính xác và hiệu quả của nó trong các tác vụ nhận dạng hình ảnh quy mô lớn.
Một tính năng chính của ResNet-50 là sử dụng các kết nối còn lại, còn được gọi là kết nối tắt. Đây là những đường dẫn đơn giản cho phép mô hình bỏ qua một số bước trong quá trình học. Nói cách khác, thay vì buộc mô hình phải truyền thông tin qua từng lớp, các phím tắt này cho phép mô hình truyền các chi tiết quan trọng trực tiếp hơn. Điều này giúp việc học nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
Thiết kế này giúp giải quyết một vấn đề phổ biến trong học sâu được gọi là vấn đề gradient biến mất. Trong các mô hình rất sâu, thông tin quan trọng có thể bị mất khi di chuyển qua nhiều lớp, khiến mô hình khó học.
Các kết nối còn lại giúp ngăn chặn điều này bằng cách giữ cho thông tin chảy rõ ràng từ đầu đến cuối. Đó là lý do tại sao mô hình này được gọi là ResNet-50: ResNet là viết tắt của Residual Network, và "50" đề cập đến số lớp mà nó sử dụng để xử lý hình ảnh.
ResNet-50 có cấu trúc được tổ chức tốt giúp mô hình có thể đi sâu mà không làm mất thông tin quan trọng. Nó tuân theo một mô hình đơn giản, có thể lặp lại giúp mọi thứ hiệu quả trong khi vẫn cho phép hiệu suất mạnh mẽ.
Sau đây là cái nhìn sâu hơn về cách thức hoạt động của kiến trúc ResNet-50:
Mặc dù ResNet-50 ban đầu được thiết kế để phân loại hình ảnh, thiết kế linh hoạt của nó đã giúp nó hữu ích trong nhiều lĩnh vực của thị giác máy tính. Hãy cùng xem xét một số tính năng khiến ResNet-50 trở nên nổi bật.
ResNet-50 chủ yếu được sử dụng để phân loại hình ảnh , trong đó mục tiêu là gán một nhãn cho một hình ảnh. Ví dụ, với một bức ảnh, mô hình có thể gắn nhãn là chó, mèo hoặc máy bay dựa trên đối tượng chính mà nó nhìn thấy.
Thiết kế đáng tin cậy và khả dụng trong các thư viện học sâu được sử dụng rộng rãi như PyTorch và TensorFlow đã khiến ResNet-50 trở thành lựa chọn ban đầu phổ biến để đào tạo trên các tập dữ liệu hình ảnh lớn. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất là ImageNet , một bộ sưu tập lớn các hình ảnh được gắn nhãn được sử dụng để đánh giá và so sánh các mô hình thị giác máy tính.
Trong khi các mô hình mới hơn, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 , hoạt động tốt hơn, ResNet-50 vẫn thường được sử dụng làm chuẩn mực nhờ sự cân bằng vững chắc giữa độ chính xác, tốc độ và tính đơn giản.
Trong khi phân loại hình ảnh là về việc xác định đối tượng chính trong một bức ảnh, phát hiện đối tượng tiến xa hơn một bước bằng cách tìm và dán nhãn nhiều đối tượng trong cùng một hình ảnh. Ví dụ, trong hình ảnh của một con phố đông đúc, một mô hình có thể cần phát hiện ô tô, xe buýt và người - và tìm ra vị trí của từng đối tượng.
ResNet-50 được sử dụng làm xương sống trong một số mô hình này. Điều đó có nghĩa là nó xử lý phần đầu tiên của công việc: phân tích hình ảnh và trích xuất các chi tiết quan trọng mô tả những gì có trong hình ảnh và ở đâu. Các chi tiết này sau đó được chuyển đến phần tiếp theo của mô hình, được gọi là đầu phát hiện, đưa ra quyết định cuối cùng về những đối tượng nào có trong hình ảnh và chúng ở đâu.
Các mô hình phát hiện phổ biến như Faster R-CNN và DETR sử dụng ResNet-50 cho bước trích xuất tính năng này. Vì nó thực hiện tốt việc nắm bắt cả các chi tiết nhỏ và bố cục tổng thể của hình ảnh, nên nó giúp các mô hình này đưa ra dự đoán chính xác - ngay cả trong các cảnh phức tạp.
Một khía cạnh thú vị khác của mô hình ResNet-50 là khả năng hỗ trợ học chuyển giao . Điều này có nghĩa là mô hình, ban đầu được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn như ImageNet để phân loại hình ảnh, có thể được điều chỉnh cho các tác vụ mới với ít dữ liệu hơn nhiều.
Thay vì bắt đầu từ đầu, hầu hết các lớp của mô hình được sử dụng lại và chỉ lớp phân loại cuối cùng được thay thế và đào tạo lại cho tác vụ mới. Điều này tiết kiệm thời gian và đặc biệt hữu ích khi dữ liệu được gắn nhãn bị hạn chế.
Kiến trúc của ResNet-50 giúp nó hữu ích cho nhiều ứng dụng thị giác máy tính. Nó đặc biệt quan trọng trong những ngày đầu của học sâu, giúp đưa công nghệ Vision AI từ nghiên cứu vào sử dụng trong thế giới thực. Bằng cách giải quyết những thách thức chính, nó đã giúp mở đường cho các mô hình tiên tiến hơn mà chúng ta thấy trong các ứng dụng ngày nay.
ResNet-50 là một trong những mô hình đầu tiên được sử dụng trong hình ảnh y khoa dựa trên học sâu. Các nhà nghiên cứu đã tận dụng nó để xác định các kiểu bệnh trong X-quang, MRI và các hình ảnh chẩn đoán khác. Ví dụ, nó đã giúp phát hiện khối u và phân loại hình ảnh võng mạc tiểu đường để hỗ trợ chẩn đoán trong nhãn khoa.
Trong khi các mô hình tiên tiến hơn hiện đang được sử dụng trong các công cụ lâm sàng, ResNet-50 đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu AI y tế ban đầu. Tính dễ sử dụng và thiết kế mô-đun của nó khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp để tạo nguyên mẫu cho các hệ thống chẩn đoán.
Tương tự như vậy, ResNet-50 cũng đã được ứng dụng trong các thiết lập công nghiệp. Ví dụ, trong sản xuất, nó đã được sử dụng trong các hệ thống nghiên cứu và thí điểm để phát hiện các khuyết tật bề mặt trên các vật liệu như thép, bê tông và các bộ phận được sơn.
Nó cũng đã được thử nghiệm trong các thiết lập để xác định các lỗ hổng, vết nứt hoặc cặn lắng hình thành trong quá trình đúc hoặc lắp ráp. ResNet-50 rất phù hợp cho các nhiệm vụ này vì nó có thể phát hiện ra những khác biệt nhỏ trong kết cấu bề mặt, một khả năng quan trọng để kiểm tra chất lượng.
Trong khi các mô hình tiên tiến hơn như YOLO11 hiện được sử dụng phổ biến trong các hệ thống sản xuất, ResNet-50 vẫn đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu học thuật và đánh giá chuẩn, đặc biệt là đối với các tác vụ phân loại hình ảnh.
Sau đây là một số ưu điểm của ResNet-50:
Trong khi đó, đây là cái nhìn thoáng qua về những hạn chế của ResNet-50:
ResNet-50 đã chứng minh rằng các mạng rất sâu có thể được đào tạo hiệu quả trong khi vẫn mang lại hiệu suất mạnh mẽ cho các tác vụ trực quan. Kiến trúc của nó cung cấp một khuôn khổ rõ ràng và thiết thực để xây dựng các mô hình sâu hơn hoạt động đáng tin cậy.
Sau khi phát hành, các nhà nghiên cứu đã mở rộng thiết kế, tạo ra các phiên bản sâu hơn như ResNet-101 và ResNet-152. Nhìn chung, ResNet-50 là mô hình chính giúp định hình cách học sâu được sử dụng trong thị giác máy tính ngày nay.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Sẵn sàng bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng bạn? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá AI trong nông nghiệp và Vision AI trong chăm sóc sức khỏe bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
AR
