Kaybolan gradyanları çözen öncü bir derin öğrenme mimarisi olan ResNet'in gücünü keşfedin. Görme, algılama ve daha fazlası gibi yapay zeka görevleri için mükemmel!
Artık Ağlar (ResNet), genellikle çok derin sinir ağlarının eğitimini engelleyen kaybolan gradyan sorununu ele almak için tasarlanmış çığır açan bir derin öğrenme mimarisidir. Kaiming He ve ekibi tarafından 2015 yılında Microsoft Research'te tanıtılan ResNet, bilginin bir veya daha fazla katmanı atlamasını sağlamak için "atlama bağlantıları" veya "artık bağlantılar" kullanarak modellerin yüzlerce veya binlerce katmanla bile etkili bir şekilde eğitilmesine olanak tanır. Bu yenilik, ResNet'i modern derin öğrenmede, özellikle de bilgisayarla görme görevlerinde temel bir mimari haline getirmiştir.
Atlama Bağlantıları: Bu bağlantılar gradyanın doğrudan ağ üzerinden akmasını sağlayarak kaybolan gradyan sorununu hafifletir. Bir veya daha fazla katmanı atlayan ve girişi doğrudan bir bloğun çıkışına bağlayan bir kısayol sunarak çalışırlar. Geriye yayılımın derin ağların eğitimindeki rolü hakkında daha fazla bilgi edinin.
Artık Bloklar: ResNet'in temel yapı taşı olan artık blok, bloğun girdisini çıktısına ekler ve tam dönüşüm yerine artık eşlemeyi etkin bir şekilde öğrenir. Ağ, girdiden farklı olanı öğrenmeye odaklandığı için bu optimizasyonu basitleştirir.
Ölçeklenebilirlik: ResNet mimarileri, performansta düşüş yaşamadan ResNet-50, ResNet-101 ve ResNet-152 gibi çok derin ağlara ölçeklenebilir.
Geliştirilmiş Genelleme: Artık bağlantılar, derin ağların genelleme yeteneğini geliştirerek ResNet'i ImageNet gibi çeşitli görevlerde ve veri kümelerinde sağlam hale getirir.
ResNet, görüntü sınıflandırma görevlerinde ön planda olmuştur. ResNet-50 ve ResNet-101 gibi modeller, sınıflandırma boru hatları için sıklıkla omurga olarak kullanılmaktadır. Örneğin ResNet, 2015 yılında ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması'nın (ILSVRC) kazanılmasında etkili olmuştur. Görüntü sınıflandırma ve uygulamaları hakkında daha fazlasını keşfedin.
ResNet, Faster R-CNN ve Ultralytics YOLO gibi nesne algılama çerçevelerinde genellikle bir omurga olarak kullanılır. Hiyerarşik özellikleri çıkarma yeteneği, görüntülerdeki nesnelerin yerini belirlemek ve sınıflandırmak için idealdir. Nesne algıl amanın sağlık hizmetleri ve otonom araçlar gibi sektörleri nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
Sağlık hizmetlerinde ResNet modelleri X-ışınları, MRI'lar ve CT taramaları gibi karmaşık tıbbi görüntüleri analiz etmek için kullanılır. Tümörler veya organ düzensizlikleri gibi anormalliklerin yüksek doğrulukla tespit edilmesine yardımcı olurlar. Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın teşhis ve tedavi planlamasında nasıl devrim yarattığını öğrenin.
ResNet, sürücüsüz araçlar için görüş sistemlerinde çok önemli bir bileşendir ve yayaların, araçların ve trafik işaretlerinin doğru nesne tanımasını sağlar. ResNet'in sağlam özellik çıkarma yetenekleri, dinamik ortamlarda güvenli navigasyon sağlar. Yapay zekanın otonom sürüşteki rolü hakkında daha fazla bilgi edinin.
Yüz Tanıma Sistemleri: ResNet, bireyleri tanımlamak ve kimliklerini doğrulamak için yüz tanıma modellerinde kullanılır. Örneğin, Facebook'un DeepFace'i yüz doğrulamada insan düzeyinde doğruluk elde etmek için ResNet'ten esinlenen mimariler kullanmaktadır.
Üretimde Kalite Kontrol: ResNet modelleri, üretim hatlarındaki ürünlerin görüntülerini analiz ederek ürün kusurlarını tespit etmek için üretimde uygulanmaktadır. Bu otomasyon verimliliği artırır ve insan hatasını azaltır. Üretimde Görme Yapay Zekasının endüstriyel süreçleri nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
ResNet'in başarısı, performansta düşüş olmadan çok derin ağları eğitebilmesinde yatmaktadır. Geleneksel derin ağlar, kaybolan gradyan sorunu nedeniyle katmanlar arttıkça genellikle doğrulukta bir düşüş yaşar. ResNet, gradyanların ağ boyunca engellenmeden yayılmasına izin veren artık bağlantılar kullanarak bunu aşar.
Daha fazla teknik ayrıntı için, CNN'lerin ResNet gibi mimarilerin temelini nasıl oluşturduğunu açıklayan Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) sözlüğü sayfasına bakın.
U-Net: Hem ResNet hem de U-Net derin mimarileri desteklerken, U-Net özellikle görüntü segmentasyon görevleri için tasarlanmıştır ve piksel düzeyinde sınıflandırmalar sağlar. U-Net hakkında daha fazla bilgi edinin.
Görme Dönüştürücüler (ViT): Konvolüsyonel katmanlara dayanan ResNet'in aksine, Vision Transformers görüntülerdeki global bağımlılıkları modellemek için kendi kendine dikkat mekanizmalarını kullanır. Karşılaştırma için Vision Transformers 'ı keşfedin.
ResNet, her katmanı diğer her katmana bağlayarak atlama bağlantıları kavramını genişleten DenseNet gibi daha yeni mimarilere ilham vermeye devam ediyor. Derin öğrenme geliştikçe, ResNet verimli ve ölçeklenebilir modeller geliştirmek için bir köşe taşı olmaya devam ediyor.
Uygulamalı bir deneyim için, sınıflandırma ve algılama gibi görevler için ResNet'i bir omurga olarak kullanarak yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için Ultralytics HUB'ı keşfedin.
%25202.png)
%202.png)
