Hiểu các bước chính trong dự án thị giác máy tính

Giới thiệu

Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính nhìn và hiểu thế giới 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.

Đồng hồ: Làm thế nào để làm Tầm nhìn máy tính Dự án | Hướng dẫn từng bước

Các kỹ thuật thị giác máy tính như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh và phân đoạn trường hợp có thể được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ lái xe tự động đến hình ảnh y tế để có được những thông tin chi tiết có giá trị.

Làm việc trên 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 quen thuộc với các bước liên quan đến một dự án thị giác máy tính. Chúng tôi sẽ hướng dẫn mọi thứ từ đầu đến cuối một dự án, giải thích lý do tại sao từng phần lại quan trọng. Hãy bắt đầu và biến dự án thị giác máy tính của bạn thành công!

Tổng quan về dự án thị giác máy tính

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

• Ưu tiên hàng đầu của bạn là hiểu rõ các yêu cầu của dự án.
• Sau đó, bạn sẽ thu thập và dán nhãn chính xác các hình ảnh sẽ giúp đào tạo mô hình của bạn.
• Tiếp theo, bạn sẽ làm sạch dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật tăng cường để chuẩn bị cho việc đào tạo mô hình.
• Sau khi đào tạo mô hình, bạn sẽ 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 cần mong đợi, hãy cùng bắt đầu thực hiện các bước và tiếp tục dự án của bạn.

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 ràng vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết. Biết được mục tiêu cuối cùng giúp bạn bắt đầu xây dựng 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 tác vụ thị giác máy tính mà bạn cần tập trung vào.

Sau đây là một số ví dụ về mục tiêu của dự án và nhiệm vụ 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 luồng phương tiện khác nhau trên đường cao tốc, cải thiện công tác quản lý và an toàn giao thông.

  • Nhiệm vụ thị giác máy tính: Phát hiện đối tượng lý tưởng cho việc giám sát giao thông vì nó định vị và nhận dạng hiệu quả nhiều phương tiện. Nó ít đòi hỏi tính toán hơn phân đoạn hình ảnh, cung cấp chi tiết không cần thiết cho nhiệm vụ này, đảm bảo phân tích nhanh hơn theo thời gian thực.

• Mục tiêu: Phát triển một công cụ hỗ trợ các bác sĩ X quang bằng cách cung cấp phác thảo chính xác đến từng pixel về khối u trong hình ảnh chụp y tế.

  • Nhiệm vụ thị giác máy tính: Phân đoạn hình ảnh phù hợp với chụp ảnh y tế vì nó cung cấp ranh giới chính xác và chi tiết của 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 số phân loại nhiều loại tài liệu khác nhau (ví dụ: hóa đơn, biên lai, giấy tờ pháp lý) để cải thiện hiệu quả tổ chức và khả năng tìm kiếm tài liệu.

  • Nhiệm vụ thị giác máy tính: Phân loại hình ảnh là lý tưởng ở đây vì nó xử lý từng tài liệu một, mà không cần phải xem xét vị trí của tài liệu trong hình ảnh. Cách tiếp cận này đơn giản hóa và tăng tốc quá trình phân loại.

Bước 1.5: Lựa chọn mô hình và phương pháp đào tạo phù hợp

Sau khi hiểu được mục tiêu của dự án và các nhiệm vụ thị giác máy tính phù hợp, một phần thiết yếu trong việc xác định mục tiêu của dự án là lựa chọn mô hình và phương pháp đào tạo phù hợp .

Tùy thuộc vào mục tiêu, bạn có thể chọn mô hình trước hoặc sau khi xem 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, có thể thực tế hơn khi thu thập và phân tích dữ liệu trước khi chọn mô hình. Mặt khác, nếu bạn hiểu rõ các yêu cầu của mô hình, bạn có thể chọn mô hình trước rồi mới thu thập dữ liệu phù hợp với các thông số kỹ thuật đó.

Việc lựa chọn giữa đào tạo từ đầu hay sử dụng học chuyển giao sẽ 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 đầu. Mặt khác, học chuyển giao cho phép bạn sử dụng một mô hình được đào tạo trước và điều chỉnh nó với một tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể hơn. Ngoài ra, việc lựa 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 mô hình, hãy cân nhắc việc triển khai để đảm bảo khả năng tương thích và hiệu suất. Ví dụ, các mô hình nhẹ lý tưởng cho điện toán biên do hiệu quả của chúng trên các thiết bị hạn chế về tài nguyên. 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 việc xác định mục tiêu của dự án và lựa chọn mô hình phù hợp.

Trước khi bắt tay vào thực hiện dự án thị giác máy tính, điều quan trọng là phải hiểu rõ những chi tiết này. Kiểm tra lại xem bạn đã cân nhắc những điều sau chưa trước khi chuyển sang Bước 2:

• Xác định rõ ràng vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết.
• Xác định mục tiêu cuối cùng của dự án.
• 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 đào tạo mô hình từ đầu hay sử dụng phương pháp học chuyển giao.
• Chọn mô hình phù hợp với nhiệm vụ và nhu cầu triển khai của bạn.

Bước 2: Thu thập dữ liệu và chú thích dữ liệu

Chất lượng của các mô hình thị giác máy tính của bạn phụ thuộc vào chất lượng của tập dữ liệu. Bạn có thể thu thập hình ảnh từ internet, tự chụp ảnh hoặc sử dụng các tập dữ liệu có sẵn. Sau đây là một số nguồn tuyệt vời để tải xuống các tập dữ liệu chất lượng cao: Google Dataset Search Engine , UC Irvine Machine Learning Repository và Kaggle Datasets .

Một số thư viện, như Ultralytics , cung cấp hỗ trợ tích hợp cho nhiều tập 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 các tập dữ liệu phổ biến một cách liền mạch, 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 sẽ 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 phụ thuộc vào kỹ thuật thị giác máy tính cụ thể của bạn. Sau đây là một số ví dụ:

• Phân loại hình ảnh: Bạn sẽ dán nhãn toàn bộ hình ảnh thành một lớp duy nhất.
• Phát hiện đối tượng : Bạn sẽ vẽ các hộp giới hạn xung quanh mỗi đối tượng trong hình ảnh và dán nhãn cho mỗi hộp.
• Phân đoạn hình ảnh : Bạn sẽ dán nhãn từng pixel trong hình ảnh theo đối tượng mà nó thuộc về, tạo ra ranh giới đối tượng chi tiết.

Thu thập dữ liệu và chú thích 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. Sau đây là một số công cụ chú thích mở hữu ích: LabeI Studio , CVAT và Labelme .

Bước 3: Tăng cường dữ liệu và chia tách tập dữ liệu của bạn

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

Sau đây là cách phân chia dữ liệu của bạn:

• Bộ dữ liệu đào tạo: Đây là phần lớn nhất trong dữ liệu của bạn, thường chiếm 70-80% tổng số, được sử dụng để đào tạo mô hình của bạn.
• Bộ xác thực: Thường chiếm khoảng 10-15% dữ liệu của bạn; bộ này được sử dụng để điều chỉnh siêu tham số và xác thực mô hình trong quá trình đào tạo, giúp ngăn ngừa hiện tượng quá khớp .
• Bộ kiểm tra: 10-15% dữ liệu còn lại của bạn được dành riêng làm bộ kiểm tra. Nó được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa biết sau khi quá trình đào tạo hoàn tất.

Sau khi phân chia dữ liệu, bạn có thể thực hiện tăng cường dữ liệu bằng cách áp dụng các phép biến đổi như xoay, thay đổi tỷ lệ và lật hình ảnh để tăng kích thước tập dữ liệu một cách giả tạo. Tăng cường dữ liệu giúp mô hình của bạn mạnh mẽ hơn trước các biến thể và cải thiện hiệu suất của mô hình trên các hình ảnh chưa được nhìn thấy.

Các thư viện như OpenCV , Albumentations và TensorFlow cung cấp các hàm tăng cường linh hoạt mà bạn có thể sử dụng. Ngoài ra, một số thư viện, chẳng hạn như Ultralytics , có các thiết lập tăng cường tích hợp trực tiếp trong chức năng đào tạo mô hình, giúp đơn giản hóa quy trình.

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

Bằng cách hiểu đúng, phân tách và tăng cường dữ liệu , bạn có thể phát triển một mô hình được đào tạo tốt, xác thực và thử nghiệm, hoạt động tốt trong các ứng dụng thực tế.

Bước 4: Đào tạo mô hình

Khi tập dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để đào tạo, bạn có thể tập trung vào việc thiết lập môi trường cần thiết, quản lý tập dữ liệu và đào tạo mô hình của mình.

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

• Cài đặt các thư viện và khung thiết yếu như TensorFlow , PyTorch hoặc Ultralytics .
• Nếu bạn đang sử dụng một GPU , cài đặt các thư viện như CUDA và cuDNN sẽ giúp kích hoạt GPU tăng tốc và đẩy nhanh quá trình đào tạo.

Sau đó, bạn có thể tải các tập dữ liệu đào tạo và xác thực của mình vào môi trường của bạn. Chuẩn hóa và xử lý trước dữ liệu thông qua việc thay đổi kích thước, chuyển đổi định dạng hoặc tăng cường. Với mô hình của bạn được chọn, hãy định cấu hình các lớp và chỉ định siêu tham số. Biên dịch mô hình bằng cách thiết lập hàm mất mát , trình tối ưu hóa và số liệu hiệu suất.

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

Điều quan trọng cần lưu ý là quản lý tập dữ liệu phù hợp 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 mô hình và tinh chỉnh mô hình

Điều quan trọng là phải đánh giá hiệu suất của mô hình bằng nhiều số liệu khác nhau và tinh chỉnh 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 để có hiệu suất tốt nhất có thể.

• Số liệu hiệu suất : Sử dụng các số liệu như độ chính xác, độ chính xác , độ thu hồi và điểm F1 để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các số liệu này cung cấp thông tin chi tiết về mức độ mô hình của bạn đưa ra dự đoán tốt như thế nào.

• Điều chỉnh siêu tham số : Điều chỉnh siêu tham số để tối ưu hóa hiệu suất 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: Thực hiện các điều chỉnh nhỏ đối với kiến trúc mô hình hoặc quy trình đào tạo để nâng cao hiệu suất. Điều này có thể bao gồm điều chỉnh tốc độ học , kích thước lô hoặc các tham số mô hình khác.

Bước 6: Kiểm tra mô hình

Trong bước này, bạn có thể đảm bảo rằng mô hình của bạn hoạt động tốt trên dữ liệu hoàn toàn chưa được biết đến, xác nhận sự sẵn sàng để triển khai. Sự khác biệt giữa thử nghiệm mô hình và đánh giá mô hình là nó tập trung vào việc xác minh hiệu suất của mô hình cuối cùng thay vì cải thiện nó theo từng bước.

Điều quan trọng là phải kiểm tra và gỡ lỗi kỹ lưỡng 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 đào tạo hoặc xác thực. Tập dữ liệu này phải đại diện cho các tình huống thực tế để đảm bảo hiệu suất của mô hình là nhất quán và đáng tin cậy.

Ngoài ra, hãy giải quyết các vấn đề phổ biến như quá khớp, thiếu khớp và rò rỉ dữ liệu. Sử dụng các kỹ thuật như xác thực chéo và phát hiện bất thường để xác định và khắc phục các vấn đề này.

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 bao gồm việc đưa mô hình của bạn vào sử dụng trong môi trường sản xuất. Sau đây là các bước để triển khai mô hình thị giác máy tính:

• Thiết lập môi trường: Cấu hình cơ sở hạ tầng cần thiết cho tùy chọn triển khai bạn đã chọn, cho dù đó là dựa trên đám mây (AWS, Google Đám mây, Azure) hoặc dựa trên biên (thiết bị cục bộ, IoT).

• Xuất mô hình : Xuất mô hình của bạn sang định dạng phù hợp (ví dụ: ONNX , TensorRT , CoreML vì 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 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 ngày càng tăng của người dùng.

Bước 8: Giám sát, Bảo trì và Ghi chép

Sau khi triển khai mô hình, điều quan trọng là phải liên tục theo dõi hiệu suất của mô hình, bảo trì 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 bất thường hoặc giảm độ chính xác. Bằng cách giám sát mô hình, bạn có thể nhận biết được sự trôi dạt của mô hình, khi hiệu suất của mô hình giảm theo thời gian do dữ liệu đầu vào thay đổi. Định kỳ đào tạo lại mô hình bằng dữ liệu cập nhật để duy trì độ chính xác và tính liên quan.

Ngoài việc giám sát và bảo trì, tài liệu cũng là chìa khóa. Ghi chép kỹ lưỡng toàn bộ quy trình, bao gồm kiến trúc mô hình, quy trình đào tạo, siêu tham số, các bước xử lý dữ liệu trước 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 việc cập nhật hoặc khắc phục sự cố trong tương lai dễ dàng hơn. Bằng cách giám sát, bảo trì và ghi chép hiệu quả mô hình của bạn, bạn có thể đảm bảo mô hình vẫn chính xác, đáng tin cậy và dễ quản lý trong suốt vòng đời của nó.

Tham gia với cộng đồng

Kết nối với 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. Sau đây là một số cách để học, khắc phục sự cố và kết nối mạng hiệu quả.

Tài nguyên cộng đồng

• GitHub Issues: Kiểm tra kho lưu trữ GitHub YOLO11 và sử dụng tab Issues để đặt câu hỏi, báo cáo lỗi và đề xuất các tính năng mới. Cộng đồng và người bảo trì tích cực luôn sẵn sàng trợ giúp các vấn đề cụ thể.
• Máy chủ Discord Ultralytics : Tham gia máy chủ Discord Ultralytics 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 YOLO11 Ultralytics : Khám phá tài liệu YOLO11 chính thức để biết hướng dẫn chi tiết cùng 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 thử thách và cập nhật những xu hướng mới nhất cũng như các phương pháp hay 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 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 nền tảng vững chắc cho thành công. Mỗi bước đều rất quan trọng để phát triển một giải pháp đáp ứng 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 tiên tiến để cải thiện các dự án của mình. Hãy luôn tò mò, tiếp tục học hỏi và khám phá các phương pháp và sáng kiến mới!

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Làm thế nào để tôi chọn đúng tác vụ thị giác máy tính cho dự án của mình?

Việc lựa chọn tác vụ thị giác máy tính phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu cuối cùng của dự án. Ví dụ, nếu bạn muốn theo dõi giao thông, phát hiện đối tượng là phù hợp vì nó có thể định vị và nhận dạng nhiều loại phương tiện theo thời gian thực. Đối với 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 tác vụ cụ thể như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh và phân đoạn trường hợp .

Tại sao chú thích dữ liệu lại quan trọng trong các dự án thị giác máy tính?

Chú thích dữ liệu rất quan trọng để dạy mô hình của bạn nhận dạng các mẫu. Loại chú thích thay đổi tùy theo nhiệm vụ:

• Phân loại hình ảnh : Toàn bộ hình ảnh được gắn nhãn là một lớp duy nhất.
• Phát hiện đối tượng : Hộp giới hạn được vẽ xung quanh đối tượng.
• Phân đoạn hình 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 quá trình này. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo hướng dẫn thu thập dữ liệu và chú thích của chúng tôi.

Tôi nên thực hiện những bước nào để tăng cường và phân chia tập dữ liệu của mình một cách hiệu quả?

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

• Bộ dữ liệu đào tạo : 70-80% dữ liệu của bạn.
• Bộ xác thực : 10-15% để điều chỉnh siêu tham số .
• Bộ kiểm tra : Còn lại 10-15% để đánh giá cuối cùng.

Sau khi chia tách, hãy áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như xoay, chia tỷ lệ và lật để tăng tính đa dạng của tập dữ liệu. Các thư viện như Albumentations và OpenCV có thể giúp ích. Ultralytics cũng cung cấp các thiết lập tăng cường tích hợp để thuận tiện hơn.

Làm thế nào tôi có thể xuất mô hình thị giác máy tính đã được đào tạo của mình để triển khai?

Việc xuất mô hình của bạn sẽ 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 khẩu của bạn YOLO11 mô hình, hãy làm theo hướng dẫn này:

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

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

Những biện pháp tốt nhất để giám sát và duy trì mô hình thị giác máy tính đã triển khai là gì?

Giám sát và bảo trì liên tục là điều cần thiết cho sự thành công lâu dài của mô hình. Triển khai các công cụ để theo dõi các Chỉ số hiệu suất chính (KPI) và phát hiện các bất thường. Thường xuyên đào tạo 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.

📅 Được tạo ra cách đây 6 tháng ✏️ Đã cập nhật cách đây 1 tháng

Bình luận