Nchịkọta
Netwọk ndị fọdụrụnụ (ResNets) bụ netwọkụ akwara dị omimi nke na-agbakwunye 'njikọ sụọ' na-ekwe ka akwa akwa mụta obere mgbanwe kama mgbanwe zuru oke. Aghụghọ a dị mfe mere ka o kwe omume ịzụ netwọkụ ọtụtụ narị ọkwa miri emi, na-akpalite mmụba na njiri mara onyonyo.
Netwọk ndị fọdụrụ bụ nke kọmpụta na-arụ ọrụ n'ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ na-emepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, ọrụ, na imepụta ihe.
Ime miri emi
Tupu ResNets, ikpokọta ọtụtụ n'ígwé mere netwọk na-eme ka ọ ka njọ, ọbụlagodi na data ọzụzụ, nsogbu a na-akpọ mmebi. N'afọ 2015, ndị nchọpụta Microsoft Kaiming He na ndị ọrụ ibe webatara ihe mgbochi ahụ: kama ịrịọ nchịkọta nke ọkwa ka ha mepụta mmepụta H (x) ozugbo, ha na-ahapụ ya ka ọ mụta ihe fọdụrụ F (x) = H (x) - x, wee tinye ntinye mbụ x azụ site na ụzọ mkpirisi. Ọ bụrụ na oyi akwa adịghị mkpa, ọ nwere ike ịmụta ime ihe ọ bụla (F(x) = 0). ResNet-152 meriri asọmpi ImageNet 2015 na njehie n'elu-5 nke ihe dị ka pasent 3.6, na-eti atụmatụ ọkwa mmadụ, na ihe owuwu ya ghọrọ ọkpụkpụ ndabere maka nchọpụta, ngalaba, na onyonyo ahụike.
Nghọta nka nka
Njikọ nfe ahụ na-atụgharị ọrụ ngọngọ ọ bụla ka ọ bụrụ y = F(x) + x. N'oge mgbasagharị azụ, gradient na-agafe na ụzọ mkpirisi njirimara agbanweghị, yabụ na ọ nweghị ike ịla n'iyi na nso efu ọbụlagodi n'ofe narị ọkwa. Nke a na-eme ka nchịkọta miri emi nwee ike ịzụ ya. Ụzọ mkpirisi njirimara agbakwunyeghị paramita ọzọ; naanị mgbe ntinye na nha mmepụta dị iche na-eme ka obere ntule (1x1 convolution) na-edozi akụkụ tupu mgbakwunye.
Ịmalite netwọkụ ndị fọdụrụnụ
Netwọk ndị fọdụrụnụ (ResNets) bụ netwọkụ akwara dị omimi nke na-agbakwunye 'njikọ sụọ' na-ekwe ka akwa akwa mụta obere mgbanwe kama mgbanwe zuru oke. Aghụghọ a dị mfe mere ka o kwe omume ịzụ netwọkụ ọtụtụ narị ọkwa miri emi, na-akpalite mmụba na njiri mara onyonyo. Netwọk ndị fọdụrụ bụ nke kọmpụta na-arụ ọrụ n'ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ na-emepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, ọrụ, na imepụta ihe. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Netwọk Residual dị ka ihe nlere anya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwapụta nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Netwọk Residual nguzozi na eziokwu arụ ọrụ dị ka ogo data, iche iche ọkụ, na ịkpọ aha. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'otu oge ahụ, ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ọkpụkpụ azụ nke nhazi nke ImageNet (ResNet-50, ResNet-101) ejiri mee ihe dị ka ndị na-ewepụta atụmatụ a zụrụ azụ maka ịnyefe mmụta.
Achọpụta etuto na ọnya na redio redio na ihe onyonyo site na iji ihe ngbanwe dabere na ResNet
Nchọpụta ihe na ihe atụ nkewa dịka ngwa ngwa R-CNN na Mask R-CNN na-eji ọkpụkpụ azụ ResNet.
Pipeline nghọta ịnya ụgbọ ala nke na-ekewa ndị na-agafe agafe, ụgbọ ala, na akara sitere na okpokolo agba igwefoto
Usoro mmejuputa
Netwọk ndị fọdụrụ na omume
Ọkpụkpụ azụ nke nhazi nke ImageNet (ResNet-50, ResNet-101) ejiri mee ihe dị ka ndị na-ewepụta atụmatụ a zụrụ azụ maka ịnyefe mmụta.
ImageNet classification backbones (ResNet-50, ResNet-101) eji dị ka pretrained atụmatụ extractors maka mbufe mmụta Otu ìgwè na-enwetakarị mma pụta mgbe ha na-akọwa àgwà ọnụ ụzọ n'ihu, na-na mmadụ escalation ụzọ maka onu ikpe, na soro ma arụpụtaghị uru na njehie na-efu na oge.
Netwọk ndị fọdụrụ na omume
Achọpụta etuto na ọnya na redio redio na ihe onyonyo site na iji ihe ngbanwe dabere na ResNet.
Nchọpụta tumor na ọnya na redio na ihe onyonyo pathology site na iji ihe ngbanwe nke ResNet Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Netwọk ndị fọdụrụ na omume
Nchọpụta ihe na ihe atụ akụkụ nkewa dịka ngwa ngwa R-CNN na Mask R-CNN na-eji ọkpụkpụ azụ ResNet.
Nchọpụta ihe na ihe atụ nke ngalaba dị ka Faster R-CNN na Mask R-CNN nke na-eji ResNet backbones Teams na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Netwọk ndị fọdụrụ na omume
Pipeline nghọta ịnya ụgbọ ala nke na-ekewa ndị na-agafe agafe, ụgbọ ala, na akara sitere na okpokolo agba igwefoto.
Pipeline nghọta ịnya ụgbọ ala nke na-ekewa ndị na-agafe agafe, ụgbọ ala, na akara sitere na okpokolo agba igwefoto Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu dị n'iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya.
Ọrụ nlereanya nwere ike ịdịgasị iche n'ofe ọkụ, igwe mmadụ, na gburugburu.
Enwere ike ghara ịhụ ihe dị mma ma ọ bụrụ na enyochaghị oke ntụkwasị obi.
Map mmejuputa
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie.
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.