Backbone veya Türkçe adıyla Omurga, derin öğrenme ve bilgisayarlı görü modellerinde kullanılan temel ağ mimarisidir. Bir modelin ana gövdesini oluşturan ve özellik çıkarımından sorumlu kısımdır.
Omurga mimarisi, genellikle önceden eğitilmiş (pre-trained) ağırlıklar kullanılarak transfer learning için uyarlanır.
Omurga Türleri
En yaygın kullanılan omurga mimarileri:
ResNet: Artık bağlantıları (residual connections) ile bilinen derin ağ
VGG: Basit ve derin evrişim katmanları
EfficientNet: Verimlilik ve performans dengesi
MobileNet: Mobil cihazlar için optimize edilmiş
Özellik Çıkarımı
Omurga ağları, ham görüntüleri yüksek seviyeli özelliklere dönüştürür:
Düşük Seviye Özellikler: Kenarlar, dokular
Orta Seviye Özellikler: Şekiller, desenler
Yüksek Seviye Özellikler: Nesneler, semantik içerik
Transfer Learning
Omurga ağları genellikle büyük veri kümelerinde (ImageNet vb.) önceden eğitilir. Bu ön-eğitim, daha küçük veri kümelerinde bile iyi performans sağlar.
Kullanım Alanları
Nesne Tespiti: YOLO, Faster R-CNN gibi modellerin temeli
Semantik Segmentasyon: U-Net, DeepLab
Sınıflandırma: Görüntü kategorizasyonu
Pose Estimation: İnsan duruş tespiti
Backbone
Bir sinir ağı modelinde, genellikle özellik çıkarma görevini üstlenen ana ağ veya çekirdek yapı.
Genel