Omurgaların derin öğrenmedeki rolünü keşfedin, ResNet ve ViT gibi en iyi mimarileri keşfedin ve gerçek dünyadaki yapay zeka uygulamalarını öğrenin.
Derin öğrenme alanında, özellikle de bilgisayarla görme alanında, "omurga" terimi, bir sinir ağının özellik çıkarma işleminden sorumlu olan önemli bir bölümünü ifade eder. Bunu, ağın geri kalanının üzerine inşa edildiği temel olarak düşünün. Omurga, görüntüler gibi ham girdi verilerini alır ve bunları ağın sonraki bölümleri tarafından etkili bir şekilde kullanılabilecek özellik haritaları olarak bilinen yapılandırılmış bir biçime dönüştürür. Bu özellik haritaları girdi hakkında kenarlar, dokular ve şekiller gibi temel bilgileri yakalayarak modelin karmaşık görsel verileri anlamasını ve yorumlamasını sağlar. Temel makine öğrenimi kavramlarına aşina olan kullanıcılar için omurga, girdi verilerinin hiyerarşik temsillerini öğrenen bir sinir ağının ilk katmanları olarak anlaşılabilir.
Omurga, bir derin öğrenme modelinin genel performansını ve verimliliğini belirlemede kritik bir rol oynar. Genellikle birden fazla konvolüsyonel işlem, havuzlama ve aktivasyon katmanından oluşur. Konvolüsyonel katman lar giriş verilerinden özelliklerin çıkarılmasından sorumluyken, havuzlama katmanları özellik haritalarının uzamsal boyutlarını azaltarak modeli hesaplama açısından daha verimli hale getirir. Aktivasyon fonksiyonları ağa doğrusal olmayan bir özellik katarak karmaşık örüntüleri öğrenmesini sağlar. Omurga çıktısı olan özellik haritaları daha sonra nesne algılama için algılama başlıkları veya görüntü segmentasyonu için segmentasyon modülleri gibi ağın sonraki bölümlerine beslenir. Omurga tarafından çıkarılan özelliklerin kalitesi, modelin amaçlanan görevi doğru bir şekilde yerine getirme kabiliyetini doğrudan etkiler.
Çeşitli omurga mimarileri, çeşitli görevlerdeki etkinlikleri nedeniyle bilgisayarla görme alanında popülerlik kazanmıştır. Bazı önemli örnekler şunlardır:
Omurgalar, makinelerin görsel verileri insanlara benzer bir şekilde "görmesini" ve yorumlamasını sağlayan çok çeşitli gerçek dünya yapay zeka uygulamaları için temeldir. İşte iki somut örnek:
Sürücüsüz araçlarda omurgalar, kameralardan ve diğer sensörlerden gelen görsel verileri işlemek için kullanılır ve aracın çevresini algılamasını sağlar. Örneğin, Ultralytics YOLO modeller yayalar, diğer araçlar ve trafik işaretleri gibi nesneleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için verimli omurgalar kullanır. Bu bilgiler, aracın navigasyon sisteminin bilinçli kararlar alması ve güvenli sürüş sağlaması için çok önemlidir.
Tıbbi görüntü analizinde, X-ışınları, MRI'lar ve CT taramaları gibi tıbbi görüntülerden özellikler çıkarmak için omurgalar kullanılır. Bu özellikler daha sonra hastalık teşhisi, anomali tespiti ve anatomik yapıların segmentasyonu gibi görevler için kullanılabilir. Örneğin, bir omurga, tümörlerin tanımlanmasına ve lokalizasyonuna yardımcı olan ilgili özellikleri öğrenmek için beyin tümörü algılama veri kümesi gibi beyin tümörü görüntülerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir.
Belirli bir uygulama için doğru omurgayı seçmek, görevin karmaşıklığı, mevcut hesaplama kaynakları ve istenen doğruluk dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır. Mobil cihazlar veya uç yapay zeka uygulamaları gibi kaynak kısıtlı ortamlar için daha az parametreye sahip daha hafif omurgalar tercih edilebilir. Öte yandan, yüksek doğruluk gerektiren görevler için daha derin ve daha karmaşık omurgalar gerekli olabilir.
Omurgayı bir sinir ağının diğer bileşenlerinden ayırmak önemlidir. Omurga özellikleri çıkarırken, ağın algılama başlığı veya segmentasyon modülü gibi diğer bölümleri bu özelliklere dayalı tahminler yapmaktan sorumludur. Omurga ağın gözleri gibidir, ham görsel bilgileri sağlarken diğer bileşenler beyin gibidir, belirli görevleri yerine getirmek için bu bilgileri yorumlar. Buna ek olarak, transfer öğrenme kavramı genellikle omurgalara uygulanır; ImageNet gibi büyük bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir omurga, yeni bir görev üzerinde eğitim için başlangıç noktası olarak kullanılır. Bu, modelin ön eğitim veri kümesinden öğrenilen bilgilerden yararlanmasını sağlayarak performansı artırır ve eğitim süresini kısaltır. Ultralytics HUB gibi araçlar, farklı omurgaları deneme ve özel modelleri eğitme sürecini basitleştirir.
