Tìm hiểu các bước chính trong một dự án Thị giác máy tính

Giới thiệu

Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính nhìn và hiểu thế giới giống như con người. Nó xử lý và phân tích hình ảnh hoặc video để trích xuất thông tin, nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó.

Xem: Hướng Dẫn Thực Hiện Thị giác máy tính Các dự án | Hướng dẫn từng bước

Các kỹ thuật thị giác máy tính như nhận diện đối tượng, phân loại ảnh và phân vùng thể hiện có thể được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ lái xe tự động đến chẩn đoán hình ảnh y tế để thu được những hiểu biết có giá trị.

Thực hiện các dự án thị giác máy tính của riêng bạn là một cách tuyệt vời để hiểu và tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Tuy nhiên, một dự án thị giác máy tính có thể bao gồm nhiều bước và thoạt đầu có vẻ khó hiểu. Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ làm quen với các bước liên quan đến một dự án thị giác máy tính. Chúng ta sẽ xem xét mọi thứ từ đầu đến cuối của một dự án, giải thích tại sao mỗi phần lại quan trọng. Hãy bắt đầu và biến dự án thị giác máy tính của bạn thành công!

Tổng quan về một dự án Computer Vision

Trước khi thảo luận chi tiết về từng bước liên quan đến một dự án thị giác máy tính, hãy xem xét quy trình tổng thể. Nếu bạn bắt đầu một dự án thị giác máy tính ngay hôm nay, bạn sẽ thực hiện các bước sau:

• Ưu tiên hàng đầu của bạn là hiểu các yêu cầu của dự án.
• Sau đó, bạn sẽ thu thập và dán nhãn chính xác các hình ảnh để giúp huấn luyện mô hình của bạn.
• Tiếp theo, bạn sẽ làm sạch dữ liệu của mình và áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để chuẩn bị cho quá trình huấn luyện mô hình.
• Sau khi huấn luyện mô hình, bạn nên kiểm tra và đánh giá kỹ lưỡng mô hình của mình để đảm bảo nó hoạt động ổn định trong các điều kiện khác nhau.
• Cuối cùng, bạn sẽ triển khai mô hình của mình vào thế giới thực và cập nhật nó dựa trên những hiểu biết và phản hồi mới.

Bây giờ chúng ta đã biết những gì mong đợi, hãy đi sâu vào các bước và giúp dự án của bạn tiến lên.

Bước 1: Xác định Mục tiêu của Dự án

Bước đầu tiên trong bất kỳ dự án thị giác máy tính nào là xác định rõ vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết. Biết mục tiêu cuối cùng sẽ giúp bạn bắt đầu xây dựng một giải pháp. Điều này đặc biệt đúng khi nói đến thị giác máy tính vì mục tiêu của dự án sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến nhiệm vụ thị giác máy tính mà bạn cần tập trung vào.

Dưới đây là một số ví dụ về các mục tiêu của dự án và các tác vụ computer vision (thị giác máy tính) có thể được sử dụng để đạt được các mục tiêu này:

• Mục tiêu: Phát triển một hệ thống có thể giám sát và quản lý lưu lượng của các loại xe khác nhau trên đường cao tốc, cải thiện quản lý giao thông và an toàn.

  • Tác Vụ Thị Giác Máy Tính: Phát hiện đối tượng là lý tưởng để giám sát giao thông vì nó định vị và xác định nhiều phương tiện một cách hiệu quả. Nó đòi hỏi ít tính toán hơn so với phân vùng ảnh, vốn cung cấp chi tiết không cần thiết cho tác vụ này, đảm bảo phân tích thời gian thực nhanh hơn.

• Mục tiêu: Phát triển một công cụ hỗ trợ các bác sĩ радиолог bằng cách cung cấp các đường viền chính xác ở cấp độ pixel của các khối u trong các bản quét hình ảnh y tế.

  • Tác Vụ Thị Giác Máy Tính: Phân vùng ảnh phù hợp cho hình ảnh y tế vì nó cung cấp ranh giới chính xác và chi tiết của các khối u, rất quan trọng để đánh giá kích thước, hình dạng và lập kế hoạch điều trị.

• Mục tiêu: Tạo ra một hệ thống kỹ thuật số phân loại các tài liệu khác nhau (ví dụ: hóa đơn, biên lai, giấy tờ pháp lý) để cải thiện hiệu quả tổ chức và truy xuất tài liệu.

  • Tác Vụ Thị Giác Máy Tính: Phân loại ảnh là lý tưởng ở đây vì nó xử lý từng tài liệu một, mà không cần xem xét vị trí của tài liệu trong ảnh. Cách tiếp cận này đơn giản hóa và tăng tốc quá trình sắp xếp.

Bước 1.5: Chọn Mô hình và Phương pháp Huấn luyện Phù hợp

Sau khi hiểu rõ mục tiêu dự án và các tác vụ thị giác máy tính phù hợp, một phần quan trọng trong việc xác định mục tiêu dự án là lựa chọn mô hình phù hợp và phương pháp huấn luyện.

Tùy thuộc vào mục tiêu, bạn có thể chọn mô hình trước hoặc sau khi xem những dữ liệu bạn có thể thu thập được ở Bước 2. Ví dụ: giả sử dự án của bạn phụ thuộc nhiều vào tính khả dụng của các loại dữ liệu cụ thể. Trong trường hợp đó, việc thu thập và phân tích dữ liệu trước khi chọn mô hình có thể thiết thực hơn. Mặt khác, nếu bạn hiểu rõ về các yêu cầu của mô hình, bạn có thể chọn mô hình trước và sau đó thu thập dữ liệu phù hợp với các thông số kỹ thuật đó.

Việc lựa chọn giữa đào tạo từ đầu hoặc sử dụng học chuyển giao ảnh hưởng đến cách bạn chuẩn bị dữ liệu. Đào tạo từ đầu đòi hỏi một tập dữ liệu đa dạng để xây dựng sự hiểu biết của mô hình từ nền tảng. Mặt khác, học chuyển giao cho phép bạn sử dụng một mô hình đã được đào tạo trước và điều chỉnh nó với một tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể hơn. Ngoài ra, việc chọn một mô hình cụ thể để đào tạo sẽ xác định cách bạn cần chuẩn bị dữ liệu của mình, chẳng hạn như thay đổi kích thước hình ảnh hoặc thêm chú thích, theo các yêu cầu cụ thể của mô hình.

Lưu ý: Khi chọn một mô hình, hãy xem xét triển khai của nó để đảm bảo tính tương thích và hiệu suất. Ví dụ: các mô hình nhẹ rất lý tưởng cho điện toán biên do hiệu quả của chúng trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế. Để tìm hiểu thêm về các điểm chính liên quan đến việc xác định dự án của bạn, hãy đọc hướng dẫn của chúng tôi về xác định mục tiêu của dự án và chọn mô hình phù hợp.

Trước khi bắt tay vào thực hiện một dự án thị giác máy tính, điều quan trọng là phải hiểu rõ những chi tiết này. Hãy kiểm tra kỹ xem bạn đã xem xét những điều sau đây trước khi chuyển sang Bước 2:

• Xác định rõ vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết.
• Xác định mục tiêu cuối cùng của dự án của bạn.
• Xác định nhiệm vụ thị giác máy tính cụ thể cần thiết (ví dụ: phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn hình ảnh).
• Quyết định xem có nên huấn luyện một mô hình từ đầu hay sử dụng transfer learning.
• Chọn mô hình phù hợp với tác vụ và nhu cầu triển khai của bạn.

Bước 2: Thu thập và Gán nhãn dữ liệu

Chất lượng của các mô hình thị giác máy tính phụ thuộc vào chất lượng tập dữ liệu của bạn. Bạn có thể thu thập hình ảnh từ internet, tự chụp ảnh hoặc sử dụng các tập dữ liệu có sẵn. Dưới đây là một số tài nguyên tuyệt vời để tải xuống các tập dữ liệu chất lượng cao: Công cụ tìm kiếm tập dữ liệu của Google, Kho lưu trữ máy học của UC Irvine và Tập dữ liệu Kaggle.

Một số thư viện, như Ultralytics, cung cấp hỗ trợ tích hợp cho nhiều bộ dữ liệu khác nhau, giúp bạn dễ dàng bắt đầu với dữ liệu chất lượng cao. Các thư viện này thường bao gồm các tiện ích để sử dụng liền mạch các bộ dữ liệu phổ biến, điều này có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức trong giai đoạn đầu của dự án.

Tuy nhiên, nếu bạn chọn thu thập hình ảnh hoặc tự chụp ảnh, bạn cần chú thích dữ liệu của mình. Chú thích dữ liệu là quá trình gắn nhãn dữ liệu của bạn để truyền đạt kiến thức cho mô hình của bạn. Loại chú thích dữ liệu bạn sẽ làm việc tùy thuộc vào kỹ thuật thị giác máy tính cụ thể của bạn. Dưới đây là một số ví dụ:

• Phân Loại Ảnh: Bạn sẽ gắn nhãn toàn bộ ảnh như một lớp duy nhất.
• Phát hiện đối tượng (Object Detection): Bạn sẽ vẽ các bounding box xung quanh mỗi đối tượng trong ảnh và gắn nhãn cho mỗi box.
• Phân đoạn ảnh (Image Segmentation): Bạn sẽ gán nhãn cho từng pixel trong ảnh theo đối tượng mà nó thuộc về, tạo ra ranh giới đối tượng chi tiết.

Thu thập và chú thích dữ liệu có thể là một nỗ lực thủ công tốn thời gian. Các công cụ chú thích có thể giúp quá trình này dễ dàng hơn. Dưới đây là một số công cụ chú thích mở hữu ích: LabeI Studio, CVAT và Labelme.

Bước 3: Tăng cường dữ liệu và Phân chia bộ dữ liệu của bạn

Sau khi thu thập và chú thích dữ liệu hình ảnh, điều quan trọng là trước tiên bạn phải chia bộ dữ liệu của mình thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra trước khi thực hiện tăng cường dữ liệu. Việc chia bộ dữ liệu trước khi tăng cường là rất quan trọng để kiểm tra và xác thực mô hình của bạn trên dữ liệu gốc, không bị thay đổi. Nó giúp đánh giá chính xác mức độ khái quát hóa của mô hình đối với dữ liệu mới, chưa từng thấy.

Đây là cách chia dữ liệu của bạn:

• Tập huấn luyện: Đây là phần lớn nhất trong dữ liệu của bạn, thường là 70-80% tổng số, được sử dụng để huấn luyện mô hình của bạn.
• Tập Dữ Liệu Kiểm Định (Validation Set): Thường chiếm khoảng 10-15% dữ liệu của bạn; tập dữ liệu này được sử dụng để điều chỉnh các siêu tham số và kiểm định mô hình trong quá trình huấn luyện, giúp ngăn ngừa tình trạng quá khớp (overfitting).
• Tập Kiểm tra: 10-15% dữ liệu còn lại của bạn được dành riêng làm tập kiểm tra. Nó được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa thấy sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất.

Sau khi chia dữ liệu, bạn có thể thực hiện tăng cường dữ liệu bằng cách áp dụng các phép biến đổi như xoay, масштабирование và lật hình ảnh để tăng kích thước bộ dữ liệu của bạn một cách giả tạo. Tăng cường dữ liệu làm cho mô hình của bạn mạnh mẽ hơn trước các biến thể và cải thiện hiệu suất của nó trên các hình ảnh chưa thấy.

Các thư viện như OpenCV, Albumentations và TensorFlow cung cấp các chức năng tăng cường dữ liệu linh hoạt mà bạn có thể sử dụng. Ngoài ra, một số thư viện, chẳng hạn như Ultralytics, có các cài đặt tăng cường tích hợp sẵn trực tiếp trong chức năng huấn luyện mô hình, giúp đơn giản hóa quy trình.

Để hiểu rõ hơn về dữ liệu của bạn, bạn có thể sử dụng các công cụ như Matplotlib hoặc Seaborn để trực quan hóa hình ảnh và phân tích sự phân bố và đặc điểm của chúng. Trực quan hóa dữ liệu của bạn giúp xác định các mẫu, điểm bất thường và hiệu quả của các kỹ thuật tăng cường dữ liệu của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng Ultralytics Explorer, một công cụ để khám phá các bộ dữ liệu thị giác máy tính với tìm kiếm ngữ nghĩa, truy vấn SQL và tìm kiếm tương đồng vectơ.

Bằng cách hiểu, phân chia và tăng cường dữ liệu của bạn một cách hợp lý, bạn có thể phát triển một mô hình được huấn luyện, xác thực và kiểm tra kỹ lưỡng, hoạt động tốt trong các ứng dụng thực tế.

Bước 4: Huấn luyện mô hình

Sau khi bộ dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để huấn luyện, bạn có thể tập trung vào việc thiết lập môi trường cần thiết, quản lý bộ dữ liệu của bạn và huấn luyện mô hình của bạn.

Đầu tiên, bạn cần đảm bảo môi trường của mình được cấu hình chính xác. Thông thường, điều này bao gồm những điều sau:

• Cài đặt các thư viện và framework thiết yếu như TensorFlow, PyTorch hoặc Ultralytics.
• Nếu bạn đang sử dụng GPU, việc cài đặt các thư viện như CUDA và cuDNN sẽ giúp kích hoạt khả năng tăng tốc GPU và tăng tốc quá trình huấn luyện.

Sau đó, bạn có thể tải bộ dữ liệu huấn luyện và xác thực vào môi trường của mình. Chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu thông qua thay đổi kích thước, chuyển đổi định dạng hoặc tăng cường dữ liệu. Sau khi chọn mô hình, hãy định cấu hình các lớp và chỉ định các siêu tham số. Biên dịch mô hình bằng cách đặt hàm mất mát, trình tối ưu hóa và các chỉ số hiệu suất.

Các thư viện như Ultralytics giúp đơn giản hóa quy trình huấn luyện. Bạn có thể bắt đầu huấn luyện bằng cách đưa dữ liệu vào mô hình với mã tối thiểu. Các thư viện này tự động xử lý các điều chỉnh trọng số, lan truyền ngược và xác thực. Chúng cũng cung cấp các công cụ để theo dõi tiến trình và điều chỉnh siêu tham số một cách dễ dàng. Sau khi huấn luyện, hãy lưu mô hình và trọng số của nó bằng một vài lệnh.

Điều quan trọng cần lưu ý là việc quản lý tập dữ liệu đúng cách là rất quan trọng để đào tạo hiệu quả. Sử dụng kiểm soát phiên bản cho tập dữ liệu để theo dõi các thay đổi và đảm bảo khả năng tái tạo. Các công cụ như DVC (Kiểm soát Phiên bản Dữ liệu) có thể giúp quản lý các tập dữ liệu lớn.

Bước 5: Đánh giá và tinh chỉnh mô hình

Điều quan trọng là đánh giá hiệu suất mô hình của bạn bằng nhiều số liệu khác nhau và tinh chỉnh nó để cải thiện độ chính xác. Đánh giá giúp xác định các lĩnh vực mà mô hình vượt trội và những lĩnh vực cần cải thiện. Tinh chỉnh đảm bảo mô hình được tối ưu hóa cho hiệu suất tốt nhất có thể.

• Các chỉ số hiệu suất (Performance Metrics): Sử dụng các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ chuẩn xác (precision), độ phủ (recall) và F1-score để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các chỉ số này cung cấp thông tin chi tiết về mức độ tốt của mô hình trong việc đưa ra dự đoán.
• Điều chỉnh siêu tham số (Hyperparameter Tuning): Điều chỉnh các siêu tham số để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Các kỹ thuật như tìm kiếm lưới hoặc tìm kiếm ngẫu nhiên có thể giúp tìm ra các giá trị siêu tham số tốt nhất.
• Tinh chỉnh (Fine-Tuning): Thực hiện các điều chỉnh nhỏ đối với kiến trúc mô hình hoặc quy trình huấn luyện để nâng cao hiệu suất. Việc này có thể bao gồm điều chỉnh tốc độ học, kích thước lô (batch size), hoặc các tham số mô hình khác.

Để hiểu sâu hơn về đánh giá mô hình và các kỹ thuật tinh chỉnh, hãy xem hướng dẫn chuyên sâu về đánh giá mô hình của chúng tôi.

Bước 6: Kiểm thử mô hình

Trong bước này, bạn có thể đảm bảo rằng mô hình của bạn hoạt động tốt trên dữ liệu hoàn toàn chưa thấy, xác nhận sự sẵn sàng triển khai của nó. Sự khác biệt giữa kiểm thử mô hình và đánh giá mô hình là nó tập trung vào việc xác minh hiệu suất của mô hình cuối cùng hơn là cải thiện nó một cách lặp đi lặp lại.

Điều quan trọng là phải kiểm tra kỹ lưỡng và gỡ lỗi mọi sự cố phổ biến có thể phát sinh. Kiểm tra mô hình của bạn trên một tập dữ liệu thử nghiệm riêng biệt không được sử dụng trong quá trình huấn luyện hoặc xác thực. Tập dữ liệu này phải thể hiện các tình huống thực tế để đảm bảo hiệu suất của mô hình nhất quán và đáng tin cậy.

Ngoài ra, giải quyết các vấn đề thường gặp như overfitting, underfitting và rò rỉ dữ liệu. Sử dụng các kỹ thuật như cross-validation và anomaly detection để xác định và khắc phục các sự cố này. Để có các chiến lược kiểm thử toàn diện, hãy tham khảo hướng dẫn kiểm thử mô hình của chúng tôi.

Bước 7: Triển khai mô hình

Sau khi mô hình của bạn đã được kiểm tra kỹ lưỡng, đã đến lúc triển khai nó. Triển khai mô hình bao gồm việc cung cấp mô hình của bạn để sử dụng trong môi trường sản xuất. Dưới đây là các bước để triển khai mô hình thị giác máy tính:

• Thiết lập môi trường: Định cấu hình cơ sở hạ tầng cần thiết cho tùy chọn triển khai bạn đã chọn, cho dù đó là trên nền tảng đám mây (AWS, Google Cloud, Azure) hay trên nền tảng biên (thiết bị cục bộ, IoT).
• Xuất mô hình (Exporting the Model): Xuất mô hình của bạn sang định dạng thích hợp (ví dụ: ONNX, TensorRT, CoreML cho YOLO11) để đảm bảo khả năng tương thích với nền tảng triển khai của bạn.
• Triển Khai Mô Hình: Triển khai mô hình bằng cách thiết lập các API hoặc điểm cuối và tích hợp nó với ứng dụng của bạn.
• Đảm bảo khả năng mở rộng: Triển khai bộ cân bằng tải, nhóm tự động mở rộng và các công cụ giám sát để quản lý tài nguyên và xử lý dữ liệu và yêu cầu người dùng ngày càng tăng.

Để được hướng dẫn chi tiết hơn về các chiến lược triển khai và các phương pháp hay nhất, hãy xem hướng dẫn về các phương pháp triển khai mô hình của chúng tôi.

Bước 8: Giám sát, bảo trì và lập tài liệu

Sau khi mô hình của bạn được triển khai, điều quan trọng là phải liên tục theo dõi hiệu suất của nó, duy trì nó để xử lý mọi sự cố và ghi lại toàn bộ quy trình để tham khảo và cải tiến trong tương lai.

Các công cụ giám sát có thể giúp bạn theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và phát hiện các điểm bất thường hoặc giảm độ chính xác. Bằng cách giám sát mô hình, bạn có thể nhận biết được sự trôi mô hình, khi hiệu suất của mô hình giảm theo thời gian do những thay đổi trong dữ liệu đầu vào. Định kỳ huấn luyện lại mô hình bằng dữ liệu cập nhật để duy trì tính chính xác và phù hợp.

Ngoài việc giám sát và bảo trì, tài liệu cũng là yếu tố then chốt. Ghi lại đầy đủ toàn bộ quy trình, bao gồm kiến trúc mô hình, quy trình huấn luyện, siêu tham số, các bước tiền xử lý dữ liệu và bất kỳ thay đổi nào được thực hiện trong quá trình triển khai và bảo trì. Tài liệu tốt đảm bảo khả năng tái tạo và giúp cho việc cập nhật hoặc khắc phục sự cố trong tương lai trở nên dễ dàng hơn. Bằng cách giám sát, bảo trì và lập tài liệu hiệu quả cho mô hình của bạn, bạn có thể đảm bảo mô hình luôn chính xác, đáng tin cậy và dễ quản lý trong suốt vòng đời của nó.

Tương tác với Cộng đồng

Kết nối với một cộng đồng những người đam mê thị giác máy tính có thể giúp bạn giải quyết mọi vấn đề bạn gặp phải khi làm việc trên dự án thị giác máy tính của mình một cách tự tin. Dưới đây là một số cách để học hỏi, khắc phục sự cố và kết nối hiệu quả.

Tài nguyên Cộng đồng

• Các vấn đề trên GitHub: Xem kho lưu trữ YOLO11 GitHub và sử dụng tab Vấn đề để đặt câu hỏi, báo cáo lỗi và đề xuất các tính năng mới. Cộng đồng và người bảo trì luôn sẵn sàng trợ giúp các vấn đề cụ thể.
• Máy chủ Ultralytics Discord: Tham gia máy chủ Ultralytics Discord để tương tác với những người dùng và nhà phát triển khác, nhận hỗ trợ và chia sẻ thông tin chi tiết.

Tài liệu Chính thức

• Tài liệu Ultralytics YOLO11: Khám phá tài liệu YOLO11 chính thức để biết các hướng dẫn chi tiết với các mẹo hữu ích về các tác vụ và dự án thị giác máy tính khác nhau.

Sử dụng các tài nguyên này sẽ giúp bạn vượt qua các thách thức và luôn cập nhật các xu hướng và phương pháp hay nhất mới nhất trong cộng đồng thị giác máy tính.

Khởi động Dự án Thị giác Máy tính của Bạn Ngay Hôm Nay!

Thực hiện một dự án về thị giác máy tính có thể rất thú vị và bổ ích. Bằng cách làm theo các bước trong hướng dẫn này, bạn có thể xây dựng một nền tảng vững chắc cho sự thành công. Mỗi bước đều rất quan trọng để phát triển một giải pháp đáp ứng các mục tiêu của bạn và hoạt động tốt trong các tình huống thực tế. Khi bạn có thêm kinh nghiệm, bạn sẽ khám phá ra các kỹ thuật và công cụ nâng cao để cải thiện dự án của mình. Hãy luôn tò mò, tiếp tục học hỏi và khám phá các phương pháp và đổi mới mới!

Câu hỏi thường gặp

Làm cách nào để chọn đúng nhiệm vụ thị giác máy tính cho dự án của tôi?

Việc lựa chọn đúng nhiệm vụ thị giác máy tính phụ thuộc vào mục tiêu cuối cùng của dự án của bạn. Ví dụ: nếu bạn muốn theo dõi giao thông, phát hiện đối tượng là phù hợp vì nó có thể định vị và xác định nhiều loại phương tiện trong thời gian thực. Đối với chẩn đoán hình ảnh y tế, phân đoạn hình ảnh là lý tưởng để cung cấp ranh giới chi tiết của khối u, hỗ trợ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị. Tìm hiểu thêm về các nhiệm vụ cụ thể như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và phân đoạn thể hiện.

Tại sao việc gán nhãn dữ liệu lại rất quan trọng trong các dự án thị giác máy tính?

Gán nhãn dữ liệu là rất quan trọng để dạy mô hình của bạn nhận dạng các mẫu. Loại chú thích khác nhau tùy thuộc vào nhiệm vụ:

• Phân Loại Ảnh: Toàn bộ ảnh được gắn nhãn là một lớp duy nhất.
• Phát Hiện Đối Tượng: Các hộp giới hạn được vẽ xung quanh các đối tượng.
• Phân Đoạn Ảnh: Mỗi pixel được gắn nhãn theo đối tượng mà nó thuộc về.

Các công cụ như Label Studio, CVAT và Labelme có thể hỗ trợ trong quá trình này. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo hướng dẫn thu thập và chú thích dữ liệu của chúng tôi.

Tôi nên làm theo những bước nào để tăng cường và chia nhỏ tập dữ liệu của mình một cách hiệu quả?

Việc chia nhỏ tập dữ liệu của bạn trước khi tăng cường dữ liệu giúp xác thực hiệu suất mô hình trên dữ liệu gốc, không bị thay đổi. Thực hiện theo các bước sau:

• Tập huấn luyện: 70-80% dữ liệu của bạn.
• Tập Dữ Liệu Kiểm Định (Validation Set): 10-15% để điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning).
• Tập Kiểm tra: 10-15% còn lại để đánh giá cuối cùng.

Sau khi chia, hãy áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như xoay, масштабирование và lật để tăng tính đa dạng của bộ dữ liệu. Các thư viện như Albumentations và OpenCV có thể giúp ích. Ultralytics cũng cung cấp các cài đặt tăng cường tích hợp để thuận tiện.

Làm cách nào để xuất mô hình thị giác máy tính đã huấn luyện của tôi để triển khai?

Xuất mô hình của bạn đảm bảo khả năng tương thích với các nền tảng triển khai khác nhau. Ultralytics cung cấp nhiều định dạng, bao gồm ONNX, TensorRT và CoreML. Để xuất mô hình YOLO11 của bạn, hãy làm theo hướng dẫn sau:

• Sử dụng export function với tham số định dạng mong muốn.
• Đảm bảo mô hình đã xuất phù hợp với thông số kỹ thuật của môi trường triển khai của bạn (ví dụ: thiết bị biên, cloud).

Để biết thêm thông tin, hãy xem hướng dẫn xuất mô hình.

Các phương pháp hay nhất để giám sát và duy trì một mô hình thị giác máy tính đã triển khai là gì?

Việc giám sát và bảo trì liên tục là rất cần thiết cho sự thành công lâu dài của một mô hình. Triển khai các công cụ để theo dõi các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) và phát hiện các điểm bất thường. Thường xuyên huấn luyện lại mô hình bằng dữ liệu cập nhật để chống lại sự trôi dạt của mô hình. Ghi lại toàn bộ quy trình, bao gồm kiến trúc mô hình, siêu tham số và các thay đổi, để đảm bảo khả năng tái tạo và dễ dàng cập nhật trong tương lai. Tìm hiểu thêm trong hướng dẫn giám sát và bảo trì của chúng tôi.

📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Cập nhật 2 tháng trước

Bình luận