Artık Ağlar (ResNet)

ResNet Nasıl Çalışır? Artık Bağlantılar

ResNet'in arkasındaki temel fikir "kısayol bağlantıları" ya da "atlama bağlantıları "nın kullanılmasıdır. Bu bağlantılar bir veya daha fazla katmanı atlar ve bir önceki katmandan gelen çıktıyı bir sonraki katmana ekleyerek kimlik eşlemesi yapar. Bu yapı , geriye yayılım yoluyla eğitim sırasında derin ağları sık sık rahatsız eden kaybolan gradyan sorununun üstesinden gelmeye yardımcı olur. ResNet, katmanları doğrudan optimum bir eşleme öğrenmeye zorlamak yerine, atlama bağlantısı tarafından sağlanan kimlik işlevine göre artık bir eşleme öğrenmelerine olanak tanır. Bu, ağın gerektiğinde kimlik eşlemelerini öğrenmesini kolaylaştırır (yani faydalı değilse bir blok etkili bir şekilde atlanabilir), çok derin mimariler için optimizasyon sürecini basitleştirir ve düz derin ağlarda gözlemlenen bozulma sorununu azaltır.

ResNet Uygulamaları

ResNet'ler bilgisayarla görmede temel bir mimari haline gelmiştir ve çok sayıda uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır:

• Görüntü Sınıflandırma: ResNets, ImageNet gibi görüntü sınıflandırma ölçütlerinde son teknoloji ürünü sonuçlar elde etmiştir. Çok derin ağlardan etkili bir şekilde öğrenme yetenekleri, nesneleri ve sahneleri tanımlamak için önemli doğruluk iyileştirmelerine yol açtı. Birçok modern mimari, özellik çıkarımı için güçlü bir omurga olarak ResNet veya varyantlarını kullanır.
• Nesne Algılama ve Segmentasyon: Gibi mimariler Ultralytics YOLO genellikle ResNet varyantlarını zengin özellikler çıkarmak için bir omurga olarak kullanır. Nesne algılamada ResNet'ler, perakende raf düzenlerini analiz etmek veya trafik izleme sistemlerindeki araçları tanımlamak gibi uygulamalar için çok önemli olan nesnelerin doğru bir şekilde bulunmasına ve sınıflandırılmasına yardımcı olur. Örneğin segmentasyonda, hassas piksel düzeyinde nesne ana hatlarının belirlenmesine katkıda bulunurlar. ResNet'in nasıl karşılaştırıldığını görmek için çeşitli nesne algılama mimarilerini keşfedin.
• Tıbbi Görüntü Analizi: ResNet'ler tümör tespiti, taramalardan hastalık sınıflandırması ve organ segmentasyonu gibi görevler için kullanılır. Örneğin, BT taramalarının analizinde ResNet tabanlı bir model, radyasyon tedavisi planlaması için tümör sınırlarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Derinlik ve temsil gücü, ince desenleri yakalamak ve sağlık çözümlerinde yapay zeka dahilinde teşhisleri iyileştirmek için gereklidir.
• Yüz Tanıma: ResNets, yüz görüntülerinden sağlam özellik çıkarımı için kullanılır ve güvenlik ve erişim kontrol sistemlerinde doğru tanımlama ve doğrulama sağlar.

ResNet'in Avantajları

ResNet'in birincil avantajı, bozulma ve kaybolan gradyan sorunlarının üstesinden gelerek son derece derin ağları etkili bir şekilde eğitebilmesidir. Bu derinlik, ResNet'lerin eğitim verilerinden daha karmaşık kalıpları ve hiyerarşik özellikleri öğrenmesine olanak tanıyarak çeşitli CV görevlerinde daha iyi performans elde edilmesini sağlar. ResNet mimarileri de nispeten basittir ve birçok modern derin öğrenme modelinde standart bir bileşen olarak hizmet eder. Güçlü performansları ve uyarlanabilirlikleri, onları yapay zeka araştırma ve uygulamalarında bir köşe taşı haline getirmiştir. Kullanıcılar, geliştirmeyi hızlandırmak için Ultralytics HUB gibi platformları kullanarak transfer öğrenimi veya özel veri kümelerinde ince ayar yapmak için önceden eğitilmiş ResNet modellerinden yararlanabilir.