2025年のトップ34コンピュータービジョンモデル

コンピュータービジョンの注目すべき旅：シンプルな始まりから洗練されたモデルまで

コンピュータービジョンは、レネット（手書きの数字認識）などの基本モデルからリアルタイムオブジェクトの検出とセマンティックセグメンテーションが可能な複雑なアーキテクチャに進化する劇的な変換を受けました。 この進化には、Alexnet、VGG、ResNetなどの基礎CNNが含まれ、Reluのアクティベーションや残留接続などのイノベーションを導入しました。 Densenet、EfficientNet、およびConvnextを含む後続のモデルは、密な接続、複合スケーリング、および最新のデザインでフィールドをさらに進めました。 オブジェクト検出技術も進行し、地域ベースの方法（R-CNN、R-CNN）からYoloなどの単一段階検出器に移動し、高度なYolov12で頂点に達しました。 Sam、Dino、Clip、およびVITなどの画期的なモデルは、マシンが視覚データを解釈する方法に革命をもたらしています。この記事では、34の主要なコンピュータービジョンモデルを調査し、アプリケーションと課題を強調しています。

目次

初期：手書きの数字認識と初期のCNNS
トップ30コンピュータービジョンモデル
• 機能の再利用と効率の進歩
• CNNを超えて
：将来の方向
領域ベースの検出器：r-cnnからより速いr-cnn
yoloの進化：yolov1からyolov12
セグメントAnything Model（SAM）＆SAM 2：インタラクティブセグメンテーションが変換されました
結論

初期：手書きの数字認識と初期のCNNS

Mnistの手書きの数字認識に焦点を当てた初期のコンピュータービジョン。 モデルはシンプルでしたが、画期的で、生のピクセルデータからの機械学習を示しています。 Yann LecunによるLenet（1998）は、機能抽出のための畳み込み層、ダウンサンプリング用のプーリング層、および分類用の完全に接続された層を導入する重要なブレークスルーでした。これは、将来の深い建築の基礎を築きました

レネットのトレーニングの詳細については、こちらをご覧ください。

トップ30コンピュータービジョンモデル

深い学習革命は、コンピュータービジョンに大きな影響を与えました：

1。 Alexnet（2012）

Alexnetの2012 Imagenet Winは、GPUで訓練されたディープネットワークの力を示しました。

キーイノベーション：

Relu Activation：

不飽和アクティベーション、加速トレーニング。
• ドロップアウトとデータの増強：
緩和された過剰適合。

2。 VGG-16 and VGG-19（2014）

VGGネットワ​​ークは、小さな（3×3）畳み込みフィルターを使用して深さを強調しました。 彼らの均一なアーキテクチャは、彼らを転送学習に理想的にしました

重要な貢献：

• 深さとシンプルさ：ネットワークの深さの増加の利点を実証しました。

機能の拡大：Inception v3（2015–2016）

インセプションモデルは、複数のスケールで同時に画像を処理します。

キーイノベーション：

• 1×1の畳み込み：次元と計算コストの削減。
• マルチスケール処理：拡張機能抽出。

3。 Resnet（2015）

ResNetは、スキップ接続（残留接続）で深い学習に革命をもたらし、消失勾配の問題を軽減しました。

キーイノベーション：

残留学習：
• レイヤー残留関数を学習し、最適化を簡素化します 接続のスキップ：
勾配の流れを促進し、非常に深いネットワークを可能にします

（残りのモデル4-34は同様の構造に従い、画像との重要な革新と貢献を要約し、入力と同じ形式を維持しますが、独創性のための言い換えられた説明を維持します。）元のテキストの長さのため、ここで完全に書き直されたバージョンを提供することに注意してください。 あなたが私に焦点を合わせたい特定のセクションを提供するならば、私はセクションを書き続けることができます。

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