Le Reti Neurali Convoluzionali (Convolutional Neural Networks), spesso abbreviate come CNN, sono un tipo di architettura di rete neurale ampiamente utilizzato per l’elaborazione di immagini e dati con una struttura simile a griglia, come ad esempio immagini bidimensionali o volumi tridimensionali. Le CNN sono state sviluppate principalmente per l’analisi di immagini, ma sono state estese con successo anche ad altre tipologie di dati. Ecco alcuni aspetti chiave delle CNN:
- Convoluzione: La caratteristica distintiva delle CNN è l’operazione di convoluzione. Una convoluzione coinvolge una piccola finestra chiamata “filtro” o “kernel” che scorre sull’immagine in ingresso. In ciascuna posizione, il filtro esegue un prodotto scalare con la parte dell’immagine su cui è centrato, generando una “mappa delle caratteristiche” (feature map) che evidenzia le caratteristiche rilevanti nell’immagine, come bordi, texture o altre forme.
- Pooling: Dopo una o più operazioni di convoluzione, di solito viene eseguita un’operazione di “pooling” (come il max-pooling) per ridurre la dimensione delle mappe delle caratteristiche. Il pooling riduce la complessità computazionale e aiuta a mantenere le caratteristiche più rilevanti.
- Strati Profondi: Le CNN spesso contengono molti strati di convoluzione, pooling e strati completamente connessi. L’impilamento di strati profondi permette alla rete di imparare gerarchie di caratteristiche sempre più complesse.
- Reti Pre-allenate: Le CNN possono essere addestrate su set di dati molto ampi (ad esempio, ImageNet) e poi utilizzate come base per altre attività. Questo è noto come “trasferimento di conoscenza” e ha dimostrato di essere efficace in molte applicazioni.
- Architetture Famose: Esistono diverse architetture famose di CNN, come LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet, ecc., ognuna con sue caratteristiche specifiche. ResNet, ad esempio, è noto per l’uso di “residual blocks” che semplificano l’addestramento di reti neurali molto profonde.
- Applicazioni: Le CNN sono ampiamente utilizzate in una vasta gamma di applicazioni, tra cui:
- Riconoscimento di Oggetti: Per rilevare e classificare oggetti in immagini.
- Segmentazione delle Immagini: Per identificare e classificare le diverse regioni di un’immagine.
- Classificazione delle Immagini: Per classificare intere immagini in categorie.
- Analisi Mediche: Per l’analisi di immagini mediche, come la diagnosi da immagini radiologiche.
- Visione Artificiale: Per la guida autonoma, la sorveglianza video, il riconoscimento facciale, ecc.
- Volumi e 3D: Anche se le CNN sono state originariamente sviluppate per immagini bidimensionali, esistono varianti 3D delle CNN adatte all’elaborazione di dati volumetrici, come scansioni MRI o dati video.
Le CNN hanno rivoluzionato l’elaborazione delle immagini e hanno ottenuto risultati straordinari in molte applicazioni. Sono uno strumento essenziale per l’analisi dell’immagine digitale e la percezione artificiale, e la loro versatilità le rende adatte anche per altre applicazioni che coinvolgono dati con una struttura simile a griglia.
