As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks - CNNs) são um tipo especial de redes neurais projetadas para processar e analisar dados com estrutura de grade, como imagens, vídeos ou dados de séries temporais. Elas são amplamente utilizadas em visão computacional e outras aplicações que envolvem análise de dados espaciais.
As CNNs são compostas por uma série de camadas especializadas que aprendem a extrair características importantes dos dados de entrada, como bordas, texturas e formas, em imagens, por exemplo. Aqui estão as principais camadas em uma CNN:
Entrada: A CNN recebe uma imagem ou outro dado de formato de grade como entrada (ex.: uma imagem de 32x32 pixels com 3 canais de cor, representando o RGB).
Camadas de Convolução e Pooling: Várias camadas convolucionais extraem características de nível baixo (bordas) a características de nível alto (formas complexas). O pooling reduz as dimensões, mantendo as informações mais importantes.
Camadas Totalmente Conectadas: As características extraídas passam por camadas densamente conectadas para que o modelo tome uma decisão final.
Saída: A CNN faz uma previsão ou classificação final, como identificar o objeto presente na imagem.
As CNNs são amplamente utilizadas em várias aplicações, incluindo:
Reconhecimento de Imagens: CNNs são usadas para reconhecer e classificar objetos em imagens, como no famoso desafio ImageNet, onde modelos de CNN têm superado humanos em algumas tarefas de classificação de imagens.
Detecção de Objetos: Elas são usadas para detectar e localizar objetos específicos em uma imagem. Modelos como o YOLO (You Only Look Once) são baseados em CNNs para identificar múltiplos objetos em tempo real.
Análise de Vídeo: As CNNs também podem ser usadas para analisar quadros em vídeos, identificando objetos em movimento e atividades, como em sistemas de segurança ou reconhecimento facial.
Reconhecimento de Manuscritos e Texto: CNNs são frequentemente usadas para reconhecer caracteres manuscritos ou texto impresso, como nos serviços de OCR (Optical Character Recognition).
Processamento de Sinais e Áudio: Além de imagens, CNNs também têm sido aplicadas em dados de séries temporais, como análise de áudio ou sinais, para detectar padrões em dados sonoros ou fisiológicos.
LeNet (1998): Um dos primeiros modelos de CNN desenvolvido por Yann LeCun, usado principalmente para reconhecimento de dígitos manuscritos no conjunto de dados MNIST.
AlexNet (2012): Ganhador da competição ImageNet em 2012, revolucionou a área de visão computacional com redes mais profundas e camadas convolucionais eficientes.
VGGNet (2014): Famosa por sua arquitetura muito profunda, usando pequenas camadas de convolução (3x3) empilhadas, o que aumentou a precisão em muitas tarefas de visão computacional.
ResNet (2015): Introduziu a ideia de conexões residuais, permitindo que redes extremamente profundas fossem treinadas de forma eficiente.
As CNNs continuam sendo uma das principais ferramentas para tarefas relacionadas a imagens, vídeos e sinais, impulsionando avanços significativos em áreas como carros autônomos, diagnósticos médicos por imagem e realidade aumentada.
Renée Maksoud - outubro de 2024