Hiểu các bước chính trong dự án thị giác máy tính

Giới thiệu

Computer vision is a subfield of artificial intelligence (AI) that helps computers see and understand the world like humans do. It processes and analyzes images or videos to extract information, recognize patterns, and make decisions based on that data.

Xem: How to Do [Computer Vision](https://www.ultralytics.com/glossary/computer-vision-cv) Projects | A Step-by-Step Guide

Các kỹ thuật thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và phân đoạn phiên bản có thể được áp dụng trong nhiều ngành khác nhau, từ lái xe tự động đến hình ảnh y tế để có được những hiểu biết 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 ban đầu có vẻ khó hiểu. Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ quen thuộc với các bước liên quan đến dự án thị giác máy tính. Chúng ta sẽ đi qua mọi thứ từ đầu đến cuối dự án, giải thích lý do tại sao mỗi phần đều quan trọng. Hãy bắt đầu và làm cho dự án thị giác máy tính của bạn thành công!

Tổng quan về một dự án thị giác máy tính

Trước khi thảo luận chi tiết về từng bước liên quan đến một 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 sẽ là hiểu các yêu cầu của dự án của bạn.
• Sau đó, bạn sẽ thu thập và gắn nhãn chính xác các hình ảnh sẽ giúp đào tạo mô hình của bạn.
• Tiếp theo, bạn sẽ làm sạch dữ liệu của mình 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 mô hình hoạt động nhất quán 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 đưa dự án của bạn tiến lên phía trước.

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 mục tiêu cuối cùng giúp bạn bắt đầu xây dựng một giải pháp. Điều này đặc biệt đúng khi nói đến thị giác máy tính vì mục tiêu dự án của bạn sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến nhiệm vụ thị giác máy tính nào bạn cần tập trung vào.

Dưới đây là một số ví dụ về mục tiêu dự án và các 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 lưu lượng của các loại phương tiện khác nhau trên đường cao tốc, cải thiện quản lý và an toàn giao thông.

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

• Mục tiêu: Để phát triển một công cụ hỗ trợ các bác sĩ X quang bằng cách cung cấp các phác thảo chính xác, cấp độ pixel của các khối u trong quét hình ảnh y tế.

  • Nhiệm vụ thị giác máy tính: Phân đoạn hình 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: Để 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.

  • Computer Vision Task: Image classification is ideal here as it handles one document at a time, without needing to consider the document's position in the image. This approach simplifies and accelerates the sorting process.

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

Sau khi hiểu mục tiêu dự án và các nhiệm vụ thị giác máy tính phù hợp, một phần thiết yếu của việc xác định mục tiêu 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 nào bạn có thể thu thập trong 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 để thu thập và phân tích dữ liệu trước khi chọn một mô hình. 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.

Choosing between training from scratch or using transfer learning affects how you prepare your data. Training from scratch requires a diverse dataset to build the model's understanding from the ground up. Transfer learning, on the other hand, allows you to use a pre-trained model and adapt it with a smaller, more specific dataset. Also, choosing a specific model to train will determine how you need to prepare your data, such as resizing images or adding annotations, according to the model's specific requirements.

Note: When choosing a model, consider its deployment to ensure compatibility and performance. For example, lightweight models are ideal for edge computing due to their efficiency on resource-constrained devices. To learn more about the key points related to defining your project, read our guide on defining your project's goals and selecting the right model.

Trước khi bắt đầu công việc thực hành của một dự án thị giác máy tính, điều quan trọng là phải hiểu rõ về những chi tiết này. Kiểm tra kỹ xem bạn đã xem xét những điều sau đây chưa 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 nên đào tạo một mô hình từ đầu hay sử dụng học tập chuyển giao.
• Chọn mô hình thích hợp cho 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 của bạn. Bạn có thể thu thập hình ảnh từ internet, chụp ảnh của riêng bạn hoặc sử dụng các bộ dữ liệu có sẵn. Dưới đây là một số tài nguyên tuyệt vời để tải xuống bộ 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 các bộ dữ liệu khác nhau, giúp bắt đầu với dữ liệu chất lượng cao dễ dàng hơn. Các thư viện này thường bao gồm các tiện ích để sử dụng các bộ dữ liệu phổ biến một cách liền mạch, 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 chụp ảnh của riêng mình, 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 tùy thuộc vào kỹ thuật thị giác máy tính cụ thể của bạn. Dưới đây là một số ví dụ:

• Phân loại hình ảnh: Bạn sẽ gắn nhãn toàn bộ hình ảnh dưới dạng một lớp duy nhất.
• Object Detection: You'll draw bounding boxes around each object in the image and label each box.
• Image Segmentation: You'll label each pixel in the image according to the object it belongs to, creating detailed object boundaries.

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 làm cho quá trình này dễ dàng hơn. Dưới đây là một số công cụ chú thích mở hữu ích: LabeI Studio, CVAT và Labelme.

Step 3: Data Augmentation and Splitting Your Dataset

Sau khi thu thập và chú thích dữ liệu hình ảnh của bạn, điều quan trọng trước tiên là chia tập dữ liệu của bạn thành các bộ đào tạo, xác thực và kiểm tra trước khi thực hiện tăng cường dữ liệu. Chia tách 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 khái quát của mô hình đối với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Dưới đây là cách chia nhỏ dữ liệu của bạn:

• Bộ đào tạo: Đây là phần lớn nhất trong dữ liệu của bạn, thường là 70-80% tổng số, được sử dụng để đào tạo mô hình của bạn.
• Validation Set: Usually around 10-15% of your data; this set is used to tune hyperparameters and validate the model during training, helping to prevent overfitting.
• Bộ kiểm tra: 10-15% dữ liệu còn lại của bạn được dành làm bộ thử nghiệm. Nó được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy sau khi đào tạo hoàn tất.

Sau khi tách dữ liệu, bạn có thể thực hiện tăng cường dữ liệu bằng cách áp dụng các chuyển đổi như xoay, chia tỷ lệ và lật hình ảnh để tăng kích thước tập dữ liệu của bạn một cách giả tạo. Tăng cường dữ liệu làm cho mô hình của bạn mạnh mẽ hơn với các biến thể và cải thiện hiệu suất của nó trên các hình ảnh không nhìn thấy.

Libraries like OpenCV, Albumentations, and TensorFlow offer flexible augmentation functions that you can use. Additionally, some libraries, such as Ultralytics, have built-in augmentation settings directly within its model training function, simplifying the process.

Để hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình, 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, sự 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 bộ dữ liệu thị giác máy tính với tìm kiếm ngữ nghĩa, truy vấn SQL và tìm kiếm tương tự vector.

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

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 bộ dữ liệu và đào tạo mô hình của mình.

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

• Installing essential libraries and frameworks like TensorFlow, PyTorch, or Ultralytics.
• Nếu bạn đang sử dụng GPU, cài đặt các thư viện như CUDA và cuDNN sẽ giúp kích hoạt GPU tăng tốc và đẩy nhanh quá trình đào tạo.

Then, you can load your training and validation datasets into your environment. Normalize and preprocess the data through resizing, format conversion, or augmentation. With your model selected, configure the layers and specify hyperparameters. Compile the model by setting the loss function, optimizer, and performance metrics.

Libraries like Ultralytics simplify the training process. You can start training by feeding data into the model with minimal code. These libraries handle weight adjustments, backpropagation, and validation automatically. They also offer tools to monitor progress and adjust hyperparameters easily. After training, save the model and its weights with a few commands.

Điều quan trọng cần lưu ý là quản lý tập dữ liệu thích 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 (Data Version Control) có thể giúp quản lý các tập dữ liệu lớn.

Step 5: Model Evaluation and Model Finetuning

It's important to assess your model's performance using various metrics and refine it to improve accuracy. Evaluating helps identify areas where the model excels and where it may need improvement. Fine-tuning ensures the model is optimized for the best possible performance.

• Performance Metrics: Use metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score to evaluate your model's performance. These metrics provide insights into how well your model is making predictions.

• 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 các giá trị siêu tham số tốt nhất.

• Fine-Tuning: Make small adjustments to the model architecture or training process to enhance performance. This might involve tweaking learning rates, batch sizes, or other model parameters.

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 không nhìn thấy, xác nhận sự sẵn sàng triển khai của nó. 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 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 đào tạo hoặc xác nhận. Tập dữ liệu này phải đại diện cho các kịch bản trong thế giới thực để đảm bảo hiệu suất của mô hình là nhất quán và đáng tin cậy.

Also, address common problems such as overfitting, underfitting, and data leakage. Use techniques like cross-validation and anomaly detection to identify and fix these issues.

Step 7: Model Deployment

Khi mô hình của bạn đã được kiểm tra kỹ lưỡng, đã đến lúc triển khai nó. Triển khai liên quan đến việc làm cho mô hình của bạn có sẵn 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: 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 cạnh (thiết bị cục bộ, IoT).

• Exporting the Model: Export your model to the appropriate format (e.g., ONNX, TensorRT, CoreML for YOLO11) to ensure compatibility with your deployment platform.

• 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 cân bằng tải, nhóm tự động thay đổi quy mô và các công cụ giám sát để quản lý tài nguyên và xử lý dữ liệu và yêu cầu người dùng ngày càng tăng.

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

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 vấn đề 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 sự bất thường hoặc giảm độ chính xác. Bằng cách theo dõi mô hình, bạn có thể nhận thức được độ lệch của mô hình, trong đó hiệu suất của mô hình giảm theo thời gian do thay đổi dữ liệu đầu vào. Định kỳ đào tạo lại mô hình với dữ liệu cập nhật để duy trì độ chính xác và phù hợp.

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 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 cập nhật hoặc khắc phục sự cố trong tương lai dễ dàng hơn. Bằng cách giám sát, duy trì và ghi lại mô hình của bạn một cách hiệu quả, bạn có thể đảm bảo mô hình vẫn chính xác, đáng tin cậy và dễ quản lý trong suốt vòng đời của mô hình.

Tham gia với cộng đồng

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

Tài nguyên cộng đồng

• GitHub Issues: Check out the YOLO11 GitHub repository and use the Issues tab to ask questions, report bugs, and suggest new features. The active community and maintainers are there to help with specific issues.
• Ultralytics Máy chủ Discord: Tham gia Ultralytics Máy chủ 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

• Ultralytics YOLO11 Documentation: Explore the official YOLO11 documentation for detailed guides with helpful tips on different computer vision tasks and projects.

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

Khởi động dự án thị giác máy tính của bạn ngay hôm nay!

Tham gia vào một dự án thị giác máy tính có thể 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 để 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 được kinh nghiệm, bạn sẽ khám phá các kỹ thuật và công cụ tiên tiến để cải thiện dự án của mình. Luôn tò mò, tiếp tục học hỏi và khám phá các phương pháp và đổi mới mới!

FAQ

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

Chọn nhiệm vụ thị giác máy tính phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu cuối cùng của dự án của bạn. Ví dụ: nếu bạn muốn giám sát giao thông, phát hiện đối tượng là phù hợp vì nó có thể xác định vị trí và xác định nhiều loại xe trong 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 phiên bản.

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 theo tác vụ:

• Phân loại hình ảnh: Toàn bộ hình 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 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 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 tách tập dữ liệu của bạn trước khi tăng cường giúp xác thực hiệu suất mô hình trên dữ liệu gốc, không thay đổi. Làm theo các bước sau:

• Bộ đào tạo: 70-80% dữ liệu của bạn.
• Validation Set: 10-15% for hyperparameter tuning.
• Bộ thử nghiệm: Còn lại 10-15% để đánh giá cuối cùng.

Sau khi 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 bạn. Ultralytics cũng cung cấp các cài đặt tăng cường tích hợp để thuận tiện.

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

Exporting your model ensures compatibility with different deployment platforms. Ultralytics provides multiple formats, including ONNX, TensorRT, and CoreML. To export your YOLO11 model, follow this guide:

• Sử dụng export chức năng 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, đám mây).

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

Các phương pháp hay nhất để giám sát và duy trì mô hình thị giác máy tính được 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 Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) và phát hiện sự bất thường. Thường xuyên đào tạo lại mô hình với 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 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.

📅 Created 4 months ago ✏️ Updated 7 days ago

Ý kiến