クッキー設定
すべてのCookieを受け入れる」をクリックすると、サイトナビゲーションの向上、サイトの利用状況の分析、およびマーケティング活動の支援を目的として、お客様のデバイスにCookieが保存されることに同意したものとみなされます。詳細情報
クッキー設定
すべてのCookieを受け入れる」をクリックすると、サイトナビゲーションの向上、サイトの利用状況の分析、およびマーケティング活動の支援を目的として、お客様のデバイスにCookieが保存されることに同意したものとみなされます。詳細情報
Residual Networks（ResNet）は、非常に深いニューラルネットワークの学習をしばしば妨げる消失勾配問題に対処するために設計された画期的なディープラーニングアーキテクチャである。2015年にKaiming Heと彼のチーム（Microsoft Research）によって発表されたResNetは、「スキップ接続」または「残余接続」を利用して、情報が1つまたは複数のレイヤーをバイパスできるようにし、数百または数千のレイヤーがあってもモデルを効果的に学習できるようにする。この革新的な技術により、ResNetは現代のディープラーニング、特にコンピュータビジョンのタスクにおいて基礎となるアーキテクチャとなりました。
スキップ接続：これらの接続は、勾配がネットワークを直接流れるようにし、勾配の消失問題を緩和する。1つ以上のレイヤーをスキップし、入力とブロックの出力を直接接続するショートカットを導入することで機能する。ディープ・ネットワークのトレーニングにおけるバックプロパゲーションの役割については、こちらをご覧ください。
残差ブロック：ResNetの中核をなす構成要素である残差ブロックは、ブロックの入力をその出力に追加し、完全な変換ではなく残差マッピングを効果的に学習する。これにより、ネットワークは入力と異なるものを学習することに集中するため、最適化が単純化されます。
スケーラビリティ：ResNetアーキテクチャは、ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152のような非常に深いネットワークまで、性能の低下なしに拡張することができます。
汎化の向上：残差結合はディープネットワークの汎化能力を向上させ、ResNetをImageNetのような様々なタスクやデータセットに対してロバストにします。
ResNetは画像分類タスクの最前線にいます。ResNet-50やResNet-101のようなモデルは、分類パイプラインのバックボーンとして頻繁に使用されています。例えば、ResNetは2015年のImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）の勝利に貢献しました。画像分類とそのアプリケーションの詳細をご覧ください。
ResNetは、Faster R-CNNやUltralytics YOLO のような物体検出フレームワークのバックボーンとして一般的に採用されています。階層的な特徴を抽出するその能力は、画像内の物体の位置特定と分類に理想的です。物体検出がヘルスケアや自律走行車などの産業にどのような変革をもたらすかをご覧ください。
医療分野では、X線、MRI、CTスキャンなどの複雑な医療画像の解析にResNetモデルが使用されています。腫瘍や臓器の異常などを高い精度で検出するのに役立ちます。ヘルスケアにおけるAIが診断と治療計画にどのような革命をもたらしているかをご覧ください。
ResNetは、自動運転車のビジョン・システムにおいて、歩行者、車両、交通標識の正確な物体認識を可能にする重要なコンポーネントです。ResNetのロバストな特徴抽出機能は、ダイナミックな環境での安全なナビゲーションを保証します。自動運転におけるAIの役割についてもっと読む。
顔認識システム：ResNetは、個人を識別し認証するための顔認識モデルに使用されている。例えば、FacebookのDeepFaceは、顔認証において人間レベルの精度を達成するためにResNetにインスパイアされたアーキテクチャを採用しています。
製造業における品質管理ResNetのモデルは製造業に応用され、生産ライン上の製品の画像を分析することで製品の欠陥を検出します。この自動化によって効率が向上し、人的ミスが減少します。製造業におけるビジョンAIが産業プロセスをどのように変革しているかをご覧ください。
ResNetの成功は、性能を低下させることなく非常に深いネットワークを訓練できる点にある。従来のディープネットワークでは、層が増えるにつれて、勾配が消失する問題によって精度が低下することがよくある。ResNetは、勾配がネットワーク内を妨げられることなく伝播する残差接続を使用することで、これを回避している。
技術的な詳細については、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）用語集のページを参照してください。CNNがResNetのようなアーキテクチャをどのように支えているかが説明されています。
U-Net：ResNetとU-Netはどちらもディープアーキテクチャをサポートしていますが、U-Netは画像セグメンテーションタスク用に特別に設計されており、ピクセルレベルの分類を提供します。U-Netの詳細はこちら。
ヴィジョン・トランスフォーマー（ViT）：畳み込み層に依存するResNetとは異なり、Vision Transformersは画像の大域的な依存関係をモデル化するために自己注意メカニズムを使用します。比較のためにVision Transformersをご覧ください。
ResNetは、各レイヤーを他のすべてのレイヤーに接続することで、スキップ接続の概念を拡張したDenseNetなどの新しいアーキテクチャにインスピレーションを与え続けている。ディープラーニングが進化するにつれ、ResNetは効率的でスケーラブルなモデルを開発するための礎石であり続けている。
実践的な体験としては、Ultralytics HUBを探求し、分類や検出などのタスクのバックボーンとしてResNetを活用しながら、AIモデルをトレーニングし、デプロイする。
.png)