---
title: ResNeXt
slug: resnext-1ee82
url: /detay/resnext-1ee82
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: ResNeXt
  type: article
  disambiguation: ResNeXt: Yüksek doğrulukta parametre verimli CNN mimarisi.  ResNet ve Inception'ın avantajlarını birleştirir.
  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:
    - Grup Konvolüsyonu
    - Kardinalite
    - Evrişimli Sinir Ağı
    - ResNeXt
    - Görüntü Sınıflandırma
    - Sinir Ağı Mimarisi
    - Bilgisayarlı Görü
    - Derin öğrenme
    - CNN
author: Kaan Gümele
created_at: 2025-04-26T01:08:13.040283+03:00
updated_at: 2025-04-29T17:55:50.901335+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/gR86FGMeG8X18iUd8qws3JtdLopTAqtK.png
---

# ResNeXt 

<!-- CONTEXT: KURE Information Cards for "ResNeXt " -->

## KURE Information Cards

![ResNeXt_name.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/DUZSVHpgTENiMqUwakzK9xdxJmCC9NUW.png)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Yıl(Tarih) | 2016-11-16 |
| Varyantlar | ResNeXt-101,ResNeXt-50 |
| Geliştirici(ler) | Facebook AI Research |
| Model | ResNeXt |
| Temel Bileşen(ler) | Grup Konvolüsyon,Kardinalite |

<!-- CONTEXT: Article Content for "ResNeXt " -->

## Article Content

**ResNeXt,** derin konvolüsyonel sinir ağlarında doğruluğu artırırken parametre verimliliğini korumayı hedefleyen bir [CNN](/tr/detay/convolutional-neural-networks-3eec7/llms.txt) mimarisidir. Facebook AI Research (FAIR) tarafından 2017 yılında önerilen bu yapı, [ResNet](/tr/detay/resnet-residual-network-fb2d6/llms.txt) mimarisindeki artık (residual) bağlantı ilkesini Inception mimarisindeki **grup temelli ayrık dönüşüm** fikriyle birleştirerek geliştirir. [ResNeXt](/tr/detay/resnext-afd90/llms.txt)’in temel yeniliği, aynı yapıdaki dönüşümlerin paralel dallar (cardinality) üzerinden bir araya getirilmesidir.

### **ResNeXt Mimarisinin Temelleri**

ResNeXt, ResNet'teki artık öğrenme bloklarını temel alırken, her bloğun içinde birden çok **paralel dönüşüm yolunu** barındırır. Bu paralel yollar daha sonra birleştirilerek çıktı elde edilir. Böylece model, parametre sayısını artırmadan daha yüksek model kapasitesi sağlar.

#### **Cardinality (Kardinalite)**

ResNeXt mimarisinde en önemli kavramlardan biri **cardinality** yani paralel dönüşüm sayısıdır. Bu, her bloğun kaç ayrı yol içerdiğini ifade eder ve modelin kapasitesini artırmada en etkili parametrelerden biridir.

$y = x + \sum_{i=1}^{C} \mathcal{T}_i(x) $

Burada $\mathcal{T}_i$, her biri aynı yapıya sahip olan dönüşüm fonksiyonlarını ve $C$ cardinality değerini ifade eder.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/25/WKg6Iz5Anl4QDexgiTk2HTTMQGVOJCKR.png)
*Soldaki ResNet' e ait blok yapısı, Sağdaki ResNeXt'e ait C = 32 olan blok yapısı (*

ResNeXt blokları, aynı yapıdaki birden çok dönüşüm yolunu paralel olarak işler ve bu yolların çıktıları birleştirilerek nihai çıktı elde edilir.

### **Yapısal Özellikler**

#### **Grup Konvolüsyonları**

ResNeXt mimarisinde, her dönüşüm yolu **grup konvolüsyonları** kullanılarak uygulanır. Bu yöntem, parametre verimliliğini artırır ve her grubun farklı özellikler öğrenmesini sağlar. Bu, modelin daha verimli hale gelmesini sağlar.

#### **Modüler Tasarım**

ResNeXt blokları, belirli bir yapı standardına sahiptir. Bu da **ölçeklenebilirlik&#32;**ve farklı veri kümeleri üzerinde **transfer öğrenme** açısından avantaj sağlar.

#### **Parametre Verimliliği**

Aynı **FLOP&#32;**(Floating Point Operation) ve parametre sayısı ile daha yüksek doğruluk sağlamak mümkündür. Bu yönüyle ResNeXt, [VGG](/tr/detay/vgg-16-8316f/llms.txt) ve ResNet gibi modellerle kıyaslandığında daha etkili sonuçlar verir.

### **Kullanım Alanları**

- Görüntü sınıflandırma
- Nesne tespiti 
- Video sınıflandırma (ResNeXt-3D türevleri)
- Medikal görüntü işleme
- Büyük ölçekli görsel arama sistemleri

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "ResNeXt " -->

## Academic Sources and References

1. Xie, Saining, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, and Kaiming He. 2016. “Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks.” ArXiv (Cornell University), November. https://doi.org/10.48550/arxiv.1611.05431.

<!-- CONTEXT: Related Articles for "ResNeXt " -->

## Related Articles

- [Evrişimli Sinir Ağları](//detay/evrisimli-sinir-aglari-2/llms.txt)
- [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)