Згорточні нейронні мережі (CNN) вперше були розроблені для цілей розпізнавання зображень у сфері комп’ютерного зору. Ці мережі є спеціальним типом штучної нейронної мережі, яка довела свою високу ефективність при аналізі візуальних даних. Розробка CNN була зумовлена необхідністю створення моделей, які могли б точно класифікувати та категоризувати зображення, і їхній успіх у цій галузі призвів до їх широкого використання в різних інших програмах, таких як виявлення об’єктів, сегментація зображень і навіть обробка природної мови.
CNN надихаються структурою та функціональністю зорової кори головного мозку людини. Як і зорова кора, CNN складаються з кількох шарів взаємопов’язаних нейронів, які обробляють різні аспекти вхідних даних. Ключова інновація CNN полягає в їхній здатності автоматично вивчати та витягувати релевантні характеристики із зображень, усуваючи потребу в ручному проектуванні функцій. Це досягається завдяки використанню згорткових шарів, які застосовують фільтри до вхідного зображення для виявлення різних візуальних шаблонів і особливостей, таких як краї, кути та текстури.
Перший прорив у CNN стався з впровадженням архітектури LeNet-5 Янном Лекуном та ін. у 1998 році. LeNet-5 був спеціально розроблений для розпізнавання рукописних цифр і досяг чудової продуктивності на наборі даних MNIST, еталонному наборі даних, який широко використовується для оцінки алгоритмів розпізнавання зображень. LeNet-5 продемонстрував потужність CNN у захопленні ієрархічних характеристик із зображень, забезпечуючи точну класифікацію навіть за наявності варіацій у масштабі, обертанні та перекладі.
З тих пір CNN значно еволюціонували, розробляючи глибшу та складнішу архітектуру. Одним із помітних досягнень стало впровадження архітектури AlexNet Алексом Крижевським та ін. у 2012 році. AlexNet досягла прориву в класифікації зображень, вигравши ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) зі значно нижчим рівнем помилок порівняно з попередніми підходами. Цей успіх проклав шлях для широкого застосування CNN у задачах розпізнавання зображень.
CNN також були успішно застосовані для інших задач комп’ютерного зору. Наприклад, при виявленні об’єктів CNN можна комбінувати з додатковими шарами для локалізації та класифікації об’єктів у зображенні. Знаменита згорточна нейронна мережа на основі регіону (R-CNN), представлена Россом Гіршиком та ін. у 2014 році є прикладом такої архітектури. R-CNN досягла найсучасніших результатів у контрольних тестах виявлення об’єктів, використовуючи потужність CNN для виділення ознак і поєднуючи її з методами пропозиції регіону.
Згорткові нейронні мережі вперше були розроблені для завдань розпізнавання зображень у сфері комп’ютерного зору. Вони зробили революцію в галузі, автоматично вивчаючи релевантні функції із зображень, усуваючи потребу в розробці функцій вручну. Розвиток CNN привів до значних успіхів у класифікації зображень, виявленні об’єктів та інших задачах комп’ютерного зору.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/ADL Розширене глибоке навчання:
- Чому нам потрібно застосовувати оптимізацію в машинному навчанні?
- Коли відбувається переобладнання?
- Чи можуть згорткові нейронні мережі обробляти послідовні дані, включаючи згортки в часі, як це використовується в моделях згорткової послідовності?
- Чи покладаються генеративні змагальні мережі (GAN) на ідею генератора та дискримінатора?