Wat is een Convolutional Neural Network?

Convolutional Neural Networks (CNNs) zijn een klasse van diepe neurale netwerken die vooral effectief zijn voor het analyseren van visuele beelden. Ze zijn geïnspireerd door de biologische processen in het menselijk oog en worden veelal gebruikt in toepassingen waar beeldherkenning centraal staat. Van zelfrijdende auto's tot geautomatiseerde medische diagnoses, CNNs spelen een cruciale rol in het mogelijk maken van technologische vooruitgang in diverse sectoren.

Een CNN bestaat uit verschillende lagen die elk een specifieke functie hebben in het verwerken van beeldgegevens:

1. Convolutional Layers
Dit zijn de bouwstenen van een CNN. Elke convolutional laag gebruikt een set leerbare filters die over de breedte en hoogte van het invoerbeeld of de vorige laag 'glijden'. Deze filters hebben een klein receptief veld, maar strekken zich uit door de volledige diepte van het invoervolume (bijvoorbeeld bij een kleurenbeeld zouden dit de drie kleurkanalen rood, groen en blauw zijn). Terwijl het filter over het beeld schuift, berekent het de dot product van de invoer en de filter, wat resulteert in een activatiekaart (feature map) die aangeeft waar bepaalde kenmerken in het beeld aanwezig zijn.

2. ReLU (Rectified Linear Unit) Layer
Na elke convolutionele bewerking wordt meestal een ReLU laag toegepast om niet-lineairiteit in het model in te voeren. Dit betekent simpelweg dat het de negatieve waarden in de activatiekaart op nul zet, wat helpt om het netwerk efficiënter en effectiever te maken.

3. Pooling Layers
Deze lagen verkleinen het volume van de invoer door alleen het maximum (max pooling) of het gemiddelde (average pooling) van een bepaald gebied te nemen. Pooling helpt om de rekenlast te verminderen, overfitting te voorkomen door ruimtelijke hiërarchie tussen convoluties te bieden en de netwerkgevoeligheid voor de exacte locatie van kenmerken in het invoerbeeld te verminderen.

4. Fully Connected Layers
Aan het einde van een CNN-architectuur komen één of meer fully connected lagen die functies van alle vorige lagen nemen om de uiteindelijke output te bepalen, zoals de klassenwaarschijnlijkheden in classificatietaken. Elk neuron in een fully connected laag heeft verbindingen naar alle activeringen in de vorige laag.

De combinatie van deze componenten stelt CNN's in staat om krachtige representaties voor visuele data te leren en zeer effectief te zijn in visuele herkenningsopdrachten. De geleerde kenmerken zijn vaak veel beter afgestemd op visuele taken dan kenmerken die handmatig zijn geëxtraheerd en geoptimaliseerd. CNN's zijn een essentieel onderdeel van de vooruitgang in kunstmatige intelligentie, met name in de toepassing van automatisch zicht.

In computer vision worden CNNs gebruikt om afbeeldingen te classificeren, objecten te detecteren en zelfs complexe scènes te interpreteren. Door hun vermogen om hiërarchische patronen in gegevens te leren, kunnen CNNs onderscheid maken tussen diverse visuele objecten met een hoge graad van nauwkeurigheid.

Een typisch voorbeeld van CNN-toepassing is gezichtsherkenning op smartphones. Via training met duizenden afbeeldingen van gezichten leert het CNN te herkennen wat een gezicht definieert en kan het onderscheid maken tussen verschillende personen. Andere voorbeelden zijn:

• In de medische sector worden CNNs gebruikt voor het analyseren van medische beelden zoals röntgenfoto's, MRI-scans en CT-scans om ziektes te diagnosticeren. CNNs kunnen bijvoorbeeld worden getraind om tekenen van kanker te identificeren in medische beelden door te zoeken naar abnormale patronen die kenmerkend zijn voor verschillende soorten kanker.

• CNNs worden ook gebruikt om verkeersborden te herkennen, voetgangers te detecteren en de omgeving van het voertuig te begrijpen. Dit helpt automatische voertuigen bij het nemen van veilige en effectieve navigatiebeslissingen.

• In beveiligingstoepassingen kunnen CNNs worden gebruikt voor het monitoren van videobeelden in real-time om activiteiten zoals ongebruikelijke bewegingen of specifieke gedragingen die veiligheidsrisico's kunnen opleveren te identificeren.

• In de robotica worden CNNs gebruikt om robots visueel bewust te maken van hun omgeving, zodat ze objecten kunnen identificeren, sorteren en manipuleren.

Wil je graag organisaties helpen om voorop te lopen in de wereld van computer vision? Dan is een carrière in dit snel groeiende vakgebied wellicht iets voor jou.

Bij Working Talent bieden we je de mogelijkheid om met ons IT traineeship door te groeien binnen vakgebieden als Data, Software Development, DevOps en Business & IT. Je krijgt de kans om jezelf te ontwikkelen tot een professionele IT'er én om ervaring op te doen bij innovatieve opdrachtgevers.