CNNbasierte

CNNbasierte Ansätze bezeichnen Systeme und Verfahren, die Convolutional Neural Networks (CNNs) als zentralen Baustein verwenden. CNNs sind eine Klasse tiefer neuronaler Netze, die speziell für die Verarbeitung gitterförmiger Daten, insbesondere Bilder, entwickelt wurden. Sie nutzen mehrstufige Faltungsoperationen (Convolution), Pooling und nicht-lineare Aktivierungsfunktionen, wodurch sie hierarchische Merkmalsrepräsentationen erlernen. Die Modelle werden typischerweise mit Backpropagation trainiert und benötigen große Datensätze sowie passende Rechenressourcen.

Anwendungsgebiete umfassen Bildklassifikation, Objekterkennung, semantische Segmentierung, medizinische Bildgebung, Fernerkundung und industrielle Qualitätskontrolle. In der Praxis kommen verschiedene Architekturen zum Einsatz, darunter 2D-CNNs für Standardbilder, 3D-CNNs für Volumen- oder Videodaten sowie spezialisierte Netze wie Fully Convolutional Networks (FCN) und U-Net für Segmentierungsaufgaben. Große Architekturen wie ResNet, Inception oder EfficientNet ermöglichen tiefe Modelle mit hoher Leistungsfähigkeit; Transfer Learning und Feintuning auf spezifische Domänen sind verbreitet. Techniken wie Datenaugmentation, Regularisierung und vortrainierte Gewichte verbessern die Generalisierung.

Vorteile CNNbasierter Ansätze sind u. a. effiziente Merkmalshierarchien, Translationseffizienz und starke Leistungsfähigkeit bei visuellen Daten. Zu den Herausforderungen zählen der Bedarf an großen, gut annotierten Datensätzen, erheblicher Rechenaufwand, tendenzielle Überanpassung bei Kleindatensätzen sowie Schwierigkeiten bei der Interpretierbarkeit. Neben CNNs treten auch andere Architekturen wie Transformer-basierte Modelle in spezialisierten Anwendungen auf, doch bleiben CNNbasierte Methoden in vielen Bereichen Standardwerkzeuge.