Nos últimos anos, o campo da inteligência artificial testemunhou avanços impressionantes, impulsionados principalmente pelo desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo. Nesse contexto, torna-se muito importante entender o que são Redes Neurais Convolucionais.
Essa metodologia foi uma das pioneiras na capacidade de processar dados visuais de forma semelhante ao cérebro humano. Neste artigo, discorreremos tudo sobre as Redes Neurais Convolucionais. Continue lendo para saber mais!
O que são Redes Neurais Convolucionais?
As Redes Neurais Convolucionais, ou CNNs (Convolutional Neural Networks, em inglês), são um tipo especializado de rede neural artificial inspirada no sistema visual biológico dos animais. Especialmente, no córtex visual de mamíferos.
Elas foram desenvolvidas para processar dados em forma de grade, como imagens ou sinais de áudio. A arquitetura das CNNs é composta por diversas camadas, cada uma desempenhando um papel específico no processamento da informação. Discorreremos sobre elas no próximo tópico deste conteúdo.
A capacidade das CNNs de aprender e reconhecer padrões complexos nas imagens — sem a necessidade de extração manual de características — é o que as torna tão poderosas em tarefas de visão computacional.
Ao aprender a identificar padrões como bordas, formas e texturas em diferentes partes de uma imagem, as CNNs podem realizar tarefas como classificação de objetos, detecção de rostos e reconhecimento facial, entre outras.
Como funcionam as CNNs?
Entendido o que são Redes Neurais Convolucionais, passaremos a tratar do seu funcionamento. Basicamente, a CNN pode ser compreendido em três etapas principais: convolução, pooling e classificação. Veja cada uma delas em detalhes!
Convolução
Na etapa de convolução, a rede aplica filtros (kernels) à imagem de entrada para extrair características. Cada filtro é uma pequena matriz deslizada pela imagem.
Assim, produzindo um mapa de características (feature map) que destaca regiões da imagem em que o padrão correspondente ao filtro é encontrado. Essa operação permite que a rede aprenda a reconhecer bordas, texturas e padrões de baixo nível.
Pooling
Após a convolução, a camada de pooling é usada para reduzir a dimensionalidade do mapa de características, preservando as informações mais relevantes. O pooling pode ser feito de várias maneiras, sendo o mais comum o max pooling.
Ele mantém o valor máximo de cada região do mapa de características, descartando as demais informações. Isso ajuda a tornar a representação da imagem mais compacta e computacionalmente eficiente.
Classificação
Finalmente, as características extraídas são passadas para uma ou mais camadas totalmente conectadas, que realizam a classificação final.
Essas camadas utilizam algoritmos de aprendizado supervisionado, como softmax para classificação ou regressão. Assim, produzindo a saída desejada, como a categoria de objeto presente na imagem.
Ao repetir essas etapas em várias camadas da rede, as CNNs conseguem aprender a representação hierárquica de características cada vez mais complexas. Desse modo, ela permite a identificação de objetos e padrões sofisticados em imagens.
Por que as CNNs são eficazes em visão computacional?
A partir desse momento, você já deve ter entendido o que são Redes Neurais Convolucionais e como elas funcionam. A dúvida que fica no ar é a seguinte: por que elas são tão eficientes?
A razão pela eficiência das Redes Neurais Convolucionais em tarefas de visão computacional tem vários motivos. Entre eles, nós podemos mencionar os seguintes. Continue lendo!
Capacidade de aprendizado de características
As CNNs podem aprender automaticamente a detectar e extrair características relevantes das imagens. Por exemplo: bordas, formas e texturas.
Tudo isso, sem a necessidade de extração manual de características. Isso as torna muito eficazes em lidar com imagens complexas e variáveis.
Hierarquia de representações
Ao usar várias camadas convolucionais, as CNNs são capazes de aprender representações hierárquicas de características, em que as camadas iniciais aprendem a detectar características simples.
Um exemplo disso, são as bordas e texturas. As camadas mais profundas aprendem a combinar essas características em objetos mais complexos.
Invariância a transformações
As CNNs são capazes de reconhecer objetos em diferentes posições, tamanhos e rotações, devido à capacidade das camadas convolucionais de serem invariantes a essas transformações. Isso as torna robustas em diferentes cenários de aplicação.
Generalização
Apesar de seu grande número de parâmetros, as CNNs são capazes de generalizar bem para novos dados. Isso significa que podem reconhecer objetos em imagens que nunca foram vistas durante o treinamento.
Essas características fazem das CNNs uma escolha popular e poderosa para uma variedade de aplicações em visão computacional. Incluindo reconhecimento de objetos, detecção de padrões, segmentação de imagens e muito mais.
Quais são os principais exemplos de aplicações das CNNs?
As Redes Neurais Convolucionais têm uma ampla gama de aplicações em visão computacional e processamento de imagens. Veja alguns exemplos!
Reconhecimento de objetos em imagens
As CNNs são frequentemente usadas para identificar e classificar objetos em imagens. Por exemplo, em um aplicativo de reconhecimento de imagens, uma CNN pode identificar se uma foto ou vídeo contém um carro, um pássaro ou uma árvore.
Detecção de rostos e reconhecimento facial
As CNNs são capazes de detectar e reconhecer rostos em imagens. Assim, essa tecnologia é amplamente utilizada em sistemas de segurança, aplicativos de identificação facial e até mesmo em filtros de redes sociais que adicionam efeitos divertidos aos rostos das pessoas.
Segmentação semântica de imagens
Neste tipo de tarefa, as CNNs são usadas para atribuir rótulos a cada píxel em uma imagem. Desse modo, indicando a que classe ele pertence. Isso é útil em aplicações como identificação de objetos em imagens médicas ou reconhecimento de objetos em cenas urbanas.
Outras aplicações
Além disso, as CNNs têm sido aplicadas em uma variedade de outras áreas. Alguns exemplos são:
- na medicina, podendo ser utilizada para diagnóstico médico a partir de imagens de exames;
- na automação industrial, com o foco na inspeção de qualidade em linhas de produção, e;
- no entretenimento, por exemplo, em jogos de realidade aumentada.
Esses exemplos ilustram a versatilidade e a eficácia das CNNs em lidar com uma ampla gama de tarefas complexas de visão computacional. .
Quais são as principais arquiteturas de CNNs?
Ao longo dos anos, várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais foram desenvolvidas, cada uma com suas próprias características e contribuições para o avanço da área. Logo abaixo, mostraremos algumas das arquiteturas de CNNs mais conhecidas. Confira!
LeNet
Desenvolvida por Yann LeCun na década de 1990, a LeNet foi uma das primeiras CNNs bem-sucedidas e foi projetada para reconhecimento de dígitos escritos à mão.
AlexNet
Apresentada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoff Hinton em 2012, a AlexNet foi uma das primeiras CNNs a alcançar desempenho de ponta em competições de reconhecimento de imagens. Inclusive, A AlexNet superou métodos tradicionais por uma margem significativa.
VGG
Desenvolvida pela Visual Geometry Group da Universidade de Oxford, a VGG é conhecida por sua arquitetura simples e profunda. Ela possui entre 16 ou 19 camadas, e foi fundamental para demonstrar a importância da profundidade na eficácia das CNNs.
GoogLeNet (Inception)
Essa arquitetura de CNN foi desenvolvida pelo Google Research. A GoogLeNet introduziu o conceito de módulos Inception. Ela permite que a rede capture características em várias escalas e resoluções, tornando-a mais eficiente e precisa.
ResNet
Introduzida pela Microsoft Research, a ResNet é conhecida por sua arquitetura de “pular conexões” (skip connections), que facilita o treinamento de redes muito profundas, evitando o problema de desvanecimento do gradiente.
Essas arquiteturas, entre outras, demonstram a evolução das CNNs ao longo dos anos e como diferentes abordagens arquiteturais têm contribuído para melhorar o desempenho e a eficácia dessas redes em uma variedade de tarefas de visão computacional.
Quais são os avanços recentes?
O futuro das Redes Neurais Convolucionais é promissor, com várias áreas de pesquisa e desenvolvimento em andamento. Neste tópico, mostraremos alguns dos avanços mais recentes que tivemos. Continue lendo!
Redes neurais convolucionais mais eficientes
Pesquisadores estão trabalhando em tornar as CNNs mais eficientes em termos de computação e recursos. Isso que pode permitir sua implantação em dispositivos com recursos limitados, como smartphones e dispositivos embarcados.
Melhor interpretabilidade
A interpretabilidade das CNNs, ou seja, a capacidade de entender como elas tomam decisões, é uma área de pesquisa ativa. Compreender o funcionamento interno das Redes Neurais Convolucionais pode ajudar a melhorar sua confiabilidade e segurança em aplicações críticas, como na área da saúde.
Transferência de aprendizado e aprendizado contínuo
A transferência de aprendizado — que envolve reutilizar modelos pré-treinados em novos conjuntos de dados — e o aprendizado contínuo — que envolve atualizar modelos com novos dados ao longo do tempo, são áreas de pesquisa importantes para tornar as CNNs mais adaptáveis e generalizáveis.
Com esses desenvolvimentos e avanços contínuos, as Redes Neurais Convolucionais estão no centro das inovações em inteligência artificial e visão computacional. Elas prometem transformar radicalmente a maneira como interagimos com o mundo digital e físico.
Mais do que isso, as Redes Neurais Convolucionais podem trazer consigo uma grande oportunidade de trabalho para quem deseja ingressar no mundo da tecnologia. Esse é um tema muito novo que tem muito a ser explorado.
Quem começar a se especializar em CNN agora, terá uma grande chance de ingressar em uma carreira promissora.
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Por fim, agora que você entendeu o que são Redes Neurais Convolucionais e como elas são utilizadas é importante investir em formação acadêmica. Esse é o primeiro e, sem dúvidas, o mais importante passo para construção de uma carreira de sucesso. Então, acesse o site da Anhanguera e confira os nossos cursos da área Tech para começar a sua formação acadêmica.
