畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、最初はコンピューター ビジョンの分野での画像認識を目的として設計されました。 これらのネットワークは、視覚データの分析に非常に効果的であることが証明されている特殊なタイプの人工ニューラル ネットワークです。 CNN の開発は、画像を正確に分類および分類できるモデルを作成する必要性によって推進されました。この分野での CNN の成功により、物体検出、画像セグメンテーション、さらには自然言語処理など、他のさまざまなアプリケーションでの CNN の広範な使用につながりました。
CNN は、人間の脳の視覚野の構造と機能からインスピレーションを受けています。 視覚野と同様に、CNN は、入力データのさまざまな側面を処理する相互接続されたニューロンの複数の層で構成されます。 CNN の主要な革新は、画像から関連する特徴を自動的に学習して抽出する機能にあり、手動による特徴エンジニアリングの必要性を排除します。 これは、入力画像にフィルタを適用して、エッジ、コーナー、テクスチャなどのさまざまな視覚的パターンや特徴を検出する畳み込み層の使用によって実現されます。
CNN における最初のブレークスルーは、Yann LeCun らによる LeNet-5 アーキテクチャの導入によってもたらされました。 LeNet-1998 は、手書き数字認識用に特別に設計されており、画像認識アルゴリズムの評価に広く使用されているベンチマーク データセットである MNIST データセットで顕著なパフォーマンスを達成しました。 LeNet-5 は、画像から階層的な特徴を捕捉し、スケール、回転、平行移動に変動がある場合でも正確な分類を可能にする CNN の能力を実証しました。
それ以来、CNN は大幅に進化し、より深く、より複雑なアーキテクチャが開発されました。 注目すべき進歩の 2012 つは、Alex Krizhevsky らによる AlexNet アーキテクチャの導入です。 AlexNet は、以前のアプローチと比較して大幅に低いエラー率で ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) に優勝し、画像分類における画期的な進歩を達成しました。 この成功により、画像認識タスクに CNN が広く採用される道が開かれました。
CNN は、他のコンピューター ビジョン タスクにもうまく適用されています。 たとえば、物体検出では、CNN を追加のレイヤーと組み合わせて、画像内の物体の位置を特定し、分類することができます。 Ross Girshick らが導入した有名な領域ベースの畳み込みニューラル ネットワーク (R-CNN) は、 2014 年のアーキテクチャはそのようなアーキテクチャの一例です。 R-CNN は、特徴抽出に CNN の能力を活用し、それを領域提案手法と組み合わせることで、物体検出ベンチマークで最先端の結果を達成しました。
畳み込みニューラル ネットワークは、コンピューター ビジョンの分野での画像認識タスクのために最初に設計されました。 画像から関連する特徴を自動的に学習し、手動による特徴エンジニアリングの必要性を排除することで、この分野に革命をもたらしました。 CNN の開発により、画像分類、物体検出、その他のさまざまなコンピューター ビジョン タスクが大幅に進歩しました。
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