Khám phá sức mạnh của ResNet, một kiến trúc học sâu tiên phong giải quyết vấn đề gradient biến mất. Hoàn hảo cho các tác vụ AI như tầm nhìn, phát hiện và hơn thế nữa!
Residual Networks (ResNet) là một kiến trúc học sâu mang tính đột phá được thiết kế để giải quyết vấn đề gradient biến mất, thường cản trở việc đào tạo các mạng nơ-ron rất sâu. Được giới thiệu bởi Kaiming He và nhóm của ông tại Microsoft Nghiên cứu năm 2015, ResNet sử dụng "bỏ qua kết nối" hoặc "kết nối còn lại" để cho phép thông tin bỏ qua một hoặc nhiều lớp, cho phép các mô hình đào tạo hiệu quả ngay cả với hàng trăm hoặc hàng nghìn lớp. Sự đổi mới này đã biến ResNet thành kiến trúc nền tảng trong học sâu hiện đại, đặc biệt là trong các tác vụ thị giác máy tính.
Kết nối bỏ qua : Các kết nối này cho phép gradient chảy trực tiếp qua mạng, giảm thiểu vấn đề gradient biến mất. Chúng hoạt động bằng cách giới thiệu một phím tắt bỏ qua một hoặc nhiều lớp và kết nối trực tiếp đầu vào với đầu ra của một khối. Tìm hiểu thêm về vai trò của backpropagation trong đào tạo mạng sâu.
Khối dư : Khối xây dựng cốt lõi của ResNet, khối dư thêm đầu vào của khối vào đầu ra của nó, thực sự học ánh xạ dư thay vì chuyển đổi đầy đủ. Điều này đơn giản hóa quá trình tối ưu hóa vì mạng tập trung vào việc học những gì khác với đầu vào.
Khả năng mở rộng : Kiến trúc ResNet có thể mở rộng đến các mạng rất sâu, chẳng hạn như ResNet-50, ResNet-101 và ResNet-152, mà không làm giảm hiệu suất.
Khả năng tổng quát hóa được cải thiện : Các kết nối còn lại cải thiện khả năng tổng quát hóa của các mạng sâu, giúp ResNet trở nên mạnh mẽ trong nhiều tác vụ và tập dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như ImageNet .
ResNet đã đi đầu trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh. Các mô hình như ResNet-50 và ResNet-101 thường được sử dụng làm xương sống cho các đường ống phân loại. Ví dụ, ResNet đóng vai trò quan trọng trong việc giành chiến thắng trong Thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn ImageNet (ILSVRC) năm 2015. Tìm hiểu thêm về phân loại hình ảnh và các ứng dụng của nó.
ResNet thường được sử dụng như xương sống trong các khuôn khổ phát hiện đối tượng như Faster R-CNN và Ultralytics YOLO . Khả năng trích xuất các đặc điểm phân cấp làm cho nó trở nên lý tưởng để định vị và phân loại các đối tượng trong hình ảnh. Khám phá cách phát hiện đối tượng chuyển đổi các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe và xe tự hành.
Trong chăm sóc sức khỏe, các mô hình ResNet được sử dụng để phân tích các hình ảnh y tế phức tạp như X-quang, MRI và CT. Chúng giúp phát hiện các bất thường như khối u hoặc bất thường của cơ quan với độ chính xác cao. Tìm hiểu cách AI trong chăm sóc sức khỏe đang cách mạng hóa chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị.
ResNet là một thành phần quan trọng trong hệ thống thị giác dành cho xe tự lái, cho phép nhận dạng chính xác đối tượng là người đi bộ, xe cộ và biển báo giao thông. Khả năng trích xuất tính năng mạnh mẽ của ResNet đảm bảo điều hướng an toàn trong môi trường động. Đọc thêm về vai trò của AI trong xe tự lái .
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt : ResNet được sử dụng trong các mô hình nhận dạng khuôn mặt để xác định và xác thực cá nhân. Ví dụ, DeepFace của Facebook sử dụng kiến trúc lấy cảm hứng từ ResNet để đạt được độ chính xác ở cấp độ con người trong việc xác minh khuôn mặt.
Kiểm soát chất lượng trong sản xuất : Các mô hình ResNet được áp dụng trong sản xuất để phát hiện lỗi sản phẩm bằng cách phân tích hình ảnh của các mặt hàng trên dây chuyền sản xuất. Tự động hóa này giúp tăng hiệu quả và giảm lỗi của con người. Khám phá cách Vision AI trong sản xuất đang chuyển đổi các quy trình công nghiệp.
Thành công của ResNet nằm ở khả năng đào tạo các mạng rất sâu mà không làm giảm hiệu suất. Các mạng sâu truyền thống thường bị giảm độ chính xác khi các lớp tăng lên do vấn đề độ dốc biến mất. ResNet khắc phục điều này bằng cách sử dụng các kết nối còn lại cho phép độ dốc lan truyền không bị cản trở qua mạng.
Để biết thêm thông tin chi tiết về kỹ thuật, hãy tham khảo trang thuật ngữ Mạng nơ-ron tích chập (CNN) , trang này giải thích cách CNN hỗ trợ các kiến trúc như ResNet.
U-Net : Trong khi cả ResNet và U-Net đều hỗ trợ kiến trúc sâu, U-Net được thiết kế riêng cho các tác vụ phân đoạn hình ảnh, cung cấp phân loại cấp độ pixel. Tìm hiểu thêm về U-Net .
Vision Transformers (ViT) : Không giống như ResNet, dựa trên các lớp tích chập, Vision Transformers sử dụng các cơ chế tự chú ý để mô hình hóa các phụ thuộc toàn cục trong hình ảnh. Khám phá Vision Transformers để so sánh.
ResNet tiếp tục truyền cảm hứng cho các kiến trúc mới hơn như DenseNet, mở rộng khái niệm kết nối bỏ qua bằng cách kết nối từng lớp với mọi lớp khác. Khi học sâu phát triển, ResNet vẫn là nền tảng để phát triển các mô hình hiệu quả và có khả năng mở rộng.
Để có trải nghiệm thực tế, hãy khám phá Ultralytics HUB để đào tạo và triển khai các mô hình AI, tận dụng ResNet làm nền tảng cho các tác vụ như phân loại và phát hiện.
%25202.png)
%202.png)
