--- title: ConvNeXt slug: convnext-33efd url: /detay/convnext-33efd type: article language: Türkçe entity: primary: ConvNeXt type: article disambiguation: ConvNeXt: Modern CNN mimarisi. ImageNet'te yüksek doğruluk. Hızlı eğitim, az donanım. categories: - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - Evrişimsel Sinir Ağı - ConvNeXt - Görüntü Sınıflandırma - Sinir Ağı Mimarisi - Bilgisayarlı Görü - Derin öğrenme - CNN author: Kaan Gümele created_at: 2025-04-26T02:09:00.357748+03:00 updated_at: 2025-04-28T18:09:34.960466+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/aX22fFZIVW2G4VkCBbYxDacdqnSjb1no.png --- # ConvNeXt ## KURE Information Cards ![ConvNeXt_name.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/ndvEoDiPEd8vbuAcnB4FBdl2Zyocxih0.png) | Field | Value | |-------|-------| | Yıl(Tarih) | 2022-01-10 | | Geliştirici(ler) | Facebook AI (Meta AI) | | Varyantlar | ConvNeXtXLarge,ConvNeXtLarge,ConvNeXtBase,ConvNeXtSmall,ConvNeXtTiny | | Model | ConvNeXt | | Temel Bileşen(ler) | GELU,derin yapı,patchify,LayerNorm | ## Article Content [ConvNeXt](/tr/detay/convnext-616c8/llms.txt), klasik [konvolüsyonel](/tr/detay/convolutional-neural-networks-3eec7/llms.txt) sinir ağlarını (CNN) modern [derin öğrenme](/tr/detay/derin-ogrenme-ile-goruntu-isleme-d4095/llms.txt) yaklaşımlarıyla yeniden tasarlayan bir mimaridir. 2022 yılında Facebook AI (Meta AI) araştırmacıları tarafından önerilen bu model, Transformer tabanlı modellerin başarısından ilham alarak saf konvolüsyonel bir yapının da güncel mimari ve optimizasyon teknikleriyle çok güçlü sonuçlar elde edebileceğini göstermiştir. ConvNeXt, [ImageNet](/tr/detay/image-processing-with-deep-learning-30115/llms.txt) ve diğer görsel benchmark'larda Vision Transformer (ViT) gibi mimarilerle rekabet edecek düzeyde performans sunmaktadır. ### **Modern Konvolüsyonel Ağ Tasarımı** ConvNeXt, klasik ResNet mimarisini temel alır ancak çok sayıda mimari iyileştirme ve modernizasyon içerir. Bu güncellemeler, Transformer'larla rekabet edebilecek düzeyde doğruluk sağlar. ConvNeXt’in başarısı, geleneksel CNN yapılarının hâlâ rekabetçi olabileceğini göstermesi bakımından literatürde önemli bir dönüm noktasıdır. ### **Mimarideki Güncellemeler** ConvNeXt mimarisinde yapılan başlıca iyileştirmeler şunlardır: #### **Derinlik Artırımı** [ResNet-50](/tr/detay/resnet-residual-network-fb2d6/llms.txt) gibi modellerde 50 katman varken, ConvNeXt mimarisinde bu derinlik 100+ seviyelere çıkartılmıştır. Derin modellerin eğitimi için [LayerNorm](/tr/detay/buyuk-dil-modellerinin-mimari-yapisi-eb1ed/llms.txt) gibi normalizasyon teknikleri tercih edilir. #### **Patchify Girdiler** Transformer mimarilerinde olduğu gibi, ConvNeXt de görüntüyü belirli boyutta yama (patch) parçalarına ayırarak işler. Bu, modelin büyük ölçekli yapay sinir ağlarıyla daha tutarlı bir biçimde çalışmasını sağlar. #### **Grouped Convolution** ConvNeXt, kanal sayısının gruplara ayrılması yoluyla **grup konvolüsyonları** uygular. Bu da modelin hem hesaplama verimliliğini artırır hem de model kapasitesini büyütmeden daha fazla özellik çıkarımı sağlar. #### **Layer Normalization** Batch Normalization yerine [Layer Normalization](/tr/detay/dropout-teknigi-c46a6/llms.txt) tercih edilmiştir. Bu yöntem, Transformer tabanlı yapılarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve özellikle büyük batch boyutlarında daha kararlı öğrenme sağlar. #### **GELU Aktivasyonu** ReLU yerine GELU (Gaussian Error Linear Unit) aktivasyon fonksiyonu tercih edilmiştir. GELU, Transformer mimarilerinde standartlaşmış ve doğruluk artışına katkı sağlamıştır. #### **Konvolüsyonel Alternatifin Dirilişi** ConvNeXt mimarisi, “Vision with ConvNets” başlıklı çalışmayla sunulmuş ve CNN'lerin hâlâ çok güçlü olduklarını ortaya koymuştur. Özellikle ViT mimarilerine kıyasla daha hızlı eğitim süresi ve daha az donanım ihtiyacı ile öne çıkar. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/25/IJJNEK2JbjEjMSct5QU2iKW1YBqWcQZ1.png) *ResNet, Swin Transformer ve ConvNeXt için blok tasarımları (* ConvNeXt mimarisinde, modern konvolüsyonel bloklar Transformer’lardan esinlenilerek düzenlenmiş, ancak tamamen konvolüsyonel yapıya sadık kalınmıştır. ### **ConvNeXt Model Ailesi** ConvNeXt mimarisi, farklı kapasite seviyelerine göre ölçeklendirilmiş modeller sunar: | Model | Parametre Sayısı | ImageNet Top-1 (%) | | ConvNeXt-Tiny | 28.6M | 81.3% | | ConvNeXt-Small | 50.2M | 82.3% | | ConvNeXt-Base | 88.5M | 85.3% | | ConvNeXt-Large | 197.7M | 86.3% | | ConvNeXt-XLarge | 350.1M | 86.7% | ### **Uygulama Alanları** - Görüntü sınıflandırma - Nesne tespiti - Görüntü segmentasyonu - Tıbbi görüntü analizi - Endüstriyel kalite kontrol ## Academic Sources and References 1. Liu, Zhuang, Hanzi Mao, Chao-Yuan Wu, Christoph Feichtenhofer, Trevor Darrell, ve Saining Xie. “A ConvNet for the 2020s.” arXiv (Cornell University), Ocak 2022. https://doi.org/10.48550/arxiv.2201.03545. ## Related Articles - [ResNet (Residual Network) ](//detay/resnet-residual-network-fb2d6/llms.txt) - [Xception ](//detay/xception-4686f/llms.txt) - [VGG 16 ](//detay/vgg-16-8316f/llms.txt) - [VGG19 ](//detay/vgg19-800d7/llms.txt) - [MobileNet ](//detay/mobilenet-482d2/llms.txt) - [DenseNet ](//detay/densenet-8bd5a/llms.txt) - [NASNet ](//detay/nasnet-8fc7b/llms.txt)