2025 년 34 개 컴퓨터 비전 모델

컴퓨터 비전의 놀라운 여행 : 간단한 시작부터 정교한 모델까지

컴퓨터 비전은 Lenet (필기 숫자 인식)과 같은 기본 모델에서 실시간 객체 감지 및 시맨틱 세분화가 가능한 복잡한 아키텍처로 진화하는 극적인 변형을 겪었습니다. 이 진화에는 Relu 활성화 및 잔여 연결과 같은 혁신을 도입 한 Alexnet, VGG 및 RESNET과 같은 기본 CNN이 포함됩니다. Densenet, Exerientnet 및 Condnext를 포함한 후속 모델은 밀도가 높은 연결, 복합 스케일링 및 최신 설계로 필드를 더욱 발전 시켰습니다. 객체 탐지 ​​기술은 또한 지역 기반 방법 (R-CNN, 더 빠른 R-CNN)에서 Yolo와 같은 단일 단계 탐지기로 이동하여 고급 Yolov12에서 절정에 이르렀습니다. Sam, Dino, Clip 및 Vit와 같은 획기적인 모델은 기계가 시각적 데이터를 해석하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기사는 34 개의 주요 컴퓨터 비전 모델을 탐색하여 응용 프로그램과 과제를 강조합니다.

목차 초기 : 필기 숫자 인식 및 초기 CNNS 상위 30 대의 컴퓨터 비전 모델 기능 재사용 및 효율성의 발전

CNNS 너머 : 미래 방향 영역 기반 검출기 : R-CNN에서 더 빠른 r-CNN Yolo의 진화 : Yolov1에서 Yolov12
• 세그먼트 ally model (SAM) 및 SAM 2 : 대화식 세그먼트 변환
결론
• 초기 : 필기 숫자 인식 및 초기 CNNS 초기 컴퓨터 비전은 MNIST 필기 숫자 인식에 중점을 둡니다. 모델은 간단하지만 획기적이었고 원시 픽셀 데이터에서 머신 러닝을 보여줍니다. Yann Lecun의 Lenet (1998)은 주요 획기적인 획기적인 발전으로 기능 추출을위한 컨볼 루션 레이어, 다운 샘플링을위한 풀링 층 및 분류를위한 완전히 연결된 층을 도입했습니다. 이것은 미래의 딥 아키텍처를위한 토대를 마련했다
Lenet의 훈련에 대해 자세히 알아보십시오.
• 상위 30 대의 컴퓨터 비전 모델
딥 러닝 혁명은 컴퓨터 비전에 큰 영향을 미쳤다 :
• 1. Alexnet (2012) > Alexnet의 2012 Imagenet 우승은 GPU에 대한 교육을받은 딥 네트워크의 힘을 보여주었습니다. 주요 혁신 :
• relu 활성화 : 비 포화 활성화, 훈련 가속화 드롭 아웃 및 데이터 확대 :
오버 피팅을 완화했습니다

2. vgg-16 및 vgg-19 (2014) vgg 네트워크는 작은 (3 × 3) 컨볼 루션 필터를 사용하여 깊이를 강조했습니다. 그들의 균일 한 아키텍처는 전송 학습에 이상적이었습니다

주요 기여 :

깊이와 단순성 :
• 네트워크 깊이 증가의 이점을 보여 주었다.
기능 확장 : Inception v3 (2015–2016)

Inception 모델은 여러 스케일에서 동시에 이미지를 처리합니다

주요 혁신 :

1 × 1 컨볼 루션 :

감소 된 차원 및 계산 비용 다중 규모 처리 : 강화 기능 추출.

3. Resnet (2015) RESNET은 스킵 연결 (잔여 연결)으로 딥 러닝을 혁신하여 사라지는 그라디언트 문제를 완화했습니다. 주요 혁신 :

잔류 학습 : 레이어는 잔류 함수를 학습하고 최적화를 단순화합니다 연결 건너 뛰기 :

촉진 된 그라디언트 흐름이 매우 깊은 네트워크를 가능하게합니다

(나머지 모델 4-34는 주요 혁신과 이미지와의 기여를 요약하여 입력과 동일한 형식을 유지하지만 독창성에 대한 리프로드 된 설명을 유지하면서 유사한 구조를 따라야합니다.) 원본 텍스트의 길이로 인해 여기에서 완전한 재 작성 버전을 제공하는 것이 지나치게 길다는 점에 유의하십시오. 내가 집중하고 싶은 특정 섹션을 제공하는 경우 섹션을 계속 다시 작성할 수 있습니다.

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