5 lý do khiến các model thị giác máy tính thất bại trong production

Thị giác máy tính hiện là một công nghệ trí tuệ nhân tạo then chốt được áp dụng trong hầu hết các ngành, cho phép máy móc diễn giải và phân tích dữ liệu hình ảnh để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau. Các hệ thống này hỗ trợ nhiều ứng dụng thực tế, từ chẩn đoán hình ảnh y tế và robotics đến sản xuất và tự động hóa bán lẻ.

Tuy nhiên, việc xây dựng một hệ thống thị giác máy tính không phải lúc nào cũng đơn giản. Công việc này thường bao gồm phát triển một model AI thị giác được huấn luyện để nhận diện các mẫu trong hình ảnh và video nhằm hỗ trợ những tác vụ như phát hiện và tracking đối tượng.

Hình 1. Ví dụ về phát hiện và tracking đối tượng (Nguồn)

Mặc dù ngày càng tiên tiến hơn theo thời gian, các model thị giác máy tính vẫn có thể hoạt động khác nhau trong quá trình phát triển so với sau khi triển khai trong môi trường thực tế. Nguyên nhân là việc triển khai model bên ngoài các môi trường phát triển được kiểm soát sẽ tạo ra những thách thức mới và thường không lường trước được.

Các yếu tố như dataset thiếu đa dạng, hoạt động giám sát model kém và những hạn chế về hạ tầng có thể khiến cùng một model hoạt động khác nhau trong thực tế sau khi triển khai.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu năm lý do phổ biến khiến các model thị giác máy tính có thể không đạt hiệu năng trong môi trường production. Hãy bắt đầu!

Khoảng cách giữa huấn luyện model và production#

Huấn luyện model thường diễn ra trong một môi trường được kiểm soát. Ở giai đoạn này, các nhà phát triển AI làm việc với những training dataset được chuẩn bị kỹ lưỡng.

Các tập hợp dữ liệu hình ảnh lớn này bao gồm annotation được cấu trúc rõ ràng, hay các label mô tả nội dung của từng hình ảnh. Quá trình huấn luyện cũng diễn ra trong những điều kiện nhất quán, giúp các model AI thị giác học các mẫu hình ảnh một cách hiệu quả.

Để đảm bảo các mẫu này được học chính xác, model có thể được đánh giá có hệ thống trong quá trình phát triển bằng các metric đánh giá tiêu chuẩn và benchmark dataset. Tương tự training dataset, các benchmark dataset này cũng được chuẩn bị kỹ lưỡng.

Tuy nhiên, dữ liệu mà các hệ thống thị giác máy tính trong thực tế tiếp nhận có thể rất khác với dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện và đánh giá. Sau khi triển khai, các model này hiếm khi hoạt động trong những điều kiện được kiểm soát.

Chúng có thể phải xử lý hình ảnh và video từ các môi trường khó dự đoán, nơi ánh sáng liên tục thay đổi, góc camera dịch chuyển và background biến đổi theo thời gian. Ví dụ, một model AI thị giác được huấn luyện để phát hiện giao thông có thể gặp khó khăn khi phát hiện phương tiện vào ban đêm nếu model chủ yếu được huấn luyện và đánh giá trên hình ảnh ban ngày.

Hình 2. Ngay cả sau khi được cải thiện, hình ảnh ban đêm vẫn khó được các model huấn luyện trên hình ảnh ban ngày diễn giải. (Nguồn)

Sự khác biệt giữa quá trình phát triển và triển khai trong thực tế này được gọi là khoảng cách giữa huấn luyện và production. Do khoảng cách này, nhiều lỗi của model chỉ trở nên rõ ràng sau khi triển khai, khiến việc nhận thức sớm trở nên thiết yếu để xây dựng các hệ thống thị giác máy tính đáng tin cậy và mạnh mẽ hơn.

5 lý do phổ biến khiến model thị giác máy tính thất bại trong môi trường production#

Tiếp theo, hãy cùng xem xét kỹ hơn năm lý do phổ biến khiến các model thị giác máy tính thất bại trong môi trường production.

1. Training dataset chất lượng thấp#

Dataset đóng vai trò trung tâm trong quá trình huấn luyện model thị giác máy tính vì chúng quyết định model học được gì trong quá trình huấn luyện và phản hồi như thế nào trước các input thực tế sau khi triển khai. Điều này đặc biệt quan trọng trong học có giám sát, nơi model học từ các ví dụ đã được gán label cho biết mỗi hình ảnh thể hiện điều gì.

Nhiều model deep learning, bao gồm các mạng nơ-ron tích chập (CNN), dựa vào những ví dụ đã gán label này để nhận diện các mẫu trong dữ liệu hình ảnh. Tuy nhiên, khi training dataset không phản ánh các điều kiện thực tế, model có thể học những mẫu không thể hiện đầy đủ cách các đối tượng xuất hiện bên ngoài dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ, một model được huấn luyện trên dataset gồm các khuyết tật vết nứt lớn có thể không phát hiện được một loại vết nứt nhỏ hiếm gặp trong quy trình sản xuất thực tế. Tương tự, chất lượng annotation cũng có thể ảnh hưởng đến hành vi của model. Label không nhất quán hoặc thiếu chi tiết trong dữ liệu đã gán label có thể khiến model học thông tin không chính xác trong quá trình huấn luyện.

Hình 3. Tổng quan về annotation hình ảnh (Nguồn)

Nhìn chung, chất lượng và tính đa dạng của training data là yếu tố then chốt và có thể quyết định hiệu năng của model trong các ứng dụng thực tế. Khi dataset mang tính đại diện và được gán label chính xác, model thường hoạt động đáng tin cậy hơn sau khi triển khai.

2. Overfitting và khả năng khái quát hóa#

Các model machine learning như model thị giác học các mẫu từ training dataset. Tuy nhiên, đôi khi model có thể phụ thuộc quá nhiều vào một vài mẫu.

Thay vì học các mối quan hệ hình ảnh có tính khái quát hơn, model có thể ghi nhớ các mẫu hạn chế từ dữ liệu huấn luyện. Hành vi này được gọi là overfitting.

Overfitting thường xảy ra khi training dataset nhỏ hoặc thiếu tính đa dạng dữ liệu cần thiết. Trong những trường hợp này, model trở nên giỏi nhận diện các hình ảnh đã từng thấy nhưng gặp khó khăn khi diễn giải dữ liệu mới hoặc input chưa quen thuộc.

Do đó, model có thể đạt hiệu năng tốt trên các input kiểm thử (vì chúng tương tự dữ liệu huấn luyện) nhưng hoạt động khác đi trong những điều kiện mới sau khi triển khai. Đó là lý do khái niệm khả năng khái quát hóa rất quan trọng. Nói đơn giản, đây là mức độ model có thể áp dụng những gì đã học trong quá trình huấn luyện vào các tình huống mới.

Để giảm overfitting, những người đam mê AI thường huấn luyện model trên các dataset đa dạng hơn và áp dụng data augmentation, một phương pháp sửa đổi nhẹ các hình ảnh huấn luyện để tạo thêm biến thể cho dữ liệu. Nếu không cân nhắc những yếu tố này, hiệu năng của model có thể giảm nhanh khi hệ thống bắt đầu hoạt động trong môi trường thực tế.

Hình 4. Data augmentation có thể giúp tạo các biến thể của cùng một hình ảnh trong dataset. (Nguồn)

3. Các trường hợp biên tiềm ẩn trong môi trường thực tế#

Ngay cả khi model thị giác máy tính khái quát hóa tốt trên dữ liệu mới, môi trường thực tế vẫn có thể tạo ra những trường hợp biên không lường trước. Đây là các tình huống bất thường khác với những mẫu điển hình mà model học được trong quá trình huấn luyện.

Nhiều tình huống trong số này khó được thu thập trong quá trình phát triển vì chúng hiếm khi xảy ra, khó tái tạo hoặc tốn kém khi thu thập làm training data. Ví dụ, các đối tượng có thể xuất hiện với hình dạng bất thường, di chuyển khó đoán hoặc bị các đối tượng khác che khuất một phần.

Những thay đổi về ánh sáng, góc camera hoặc điều kiện background cũng có thể tạo ra các tình huống khiến việc nhận diện trở nên khó khăn hơn. Các trường hợp biên này thường chỉ trở nên đáng chú ý sau khi hệ thống được triển khai trong các ứng dụng thực tế.

Trong robotics và tự động hóa sản xuất, chẳng hạn, các vật thể có thể được đặt hoặc định vị khác với dự kiến, tạo ra những tình huống mà model chưa được thiết kế để xử lý. Cuối cùng, các dự đoán có vẻ đáng tin cậy trong quá trình kiểm thử có thể trở nên kém nhất quán hơn khi hệ thống hoạt động trong môi trường thực tế.

4. Thiếu giám sát và debugging sau triển khai#

Bên cạnh việc phát triển model AI thị giác, việc giám sát và cải thiện hiệu năng của model là điều thiết yếu. Tuy nhiên, khi hệ thống bắt đầu vận hành, trọng tâm thường chuyển sang việc duy trì hoạt động thay vì theo dõi chặt chẽ hiệu năng theo thời gian. Do đó, những thay đổi trong hành vi của model có thể không được phát hiện.

Đồng thời, các yếu tố như thay đổi trong dữ liệu đầu vào, thiết lập camera hoặc môi trường vận hành có thể dần ảnh hưởng đến độ chính xác khi model phát hiện hoặc phân loại đối tượng. Những thay đổi này không phải lúc nào cũng rõ ràng và có thể không được nhận thấy trong quá trình vận hành hằng ngày.

Giám sát output của model và hành vi tổng thể của hệ thống có thể giúp các team xác định những vấn đề này sớm hơn. Việc kiểm tra thường xuyên, các quy trình validation và workflow debugging cho phép team điều tra những kết quả bất thường và hiểu nguyên nhân có thể gây ra chúng.

Trong các lĩnh vực như sản xuất, model có thể đột nhiên nhận diện sai đối tượng trên dây chuyền lắp ráp sau khi cấu hình camera thay đổi. Theo dõi cách hệ thống AI thị giác đã triển khai hoạt động sẽ giúp việc ứng phó với những thay đổi này trở nên đơn giản hơn và duy trì hiệu năng ổn định trong môi trường thực tế.

5. Hạn chế về hạ tầng và độ trễ#

Nhiều hệ thống thị giác máy tính cần chạy theo thời gian thực, điều này có thể gây áp lực đáng kể lên phần cứng, mạng và các pipeline xử lý. Khi tài nguyên bị hạn chế, độ trễ tính toán hoặc độ trễ mạng có thể xảy ra, khiến dự đoán trả về quá chậm và ảnh hưởng đến hiệu năng tổng thể của hệ thống.

Trong một số trường hợp, các model deep learning tiên tiến cũng có thể tạo ra thách thức về hạ tầng. Ví dụ, các kiến trúc dựa trên Transformer được thiết kế để xử lý lượng lớn dữ liệu hình ảnh và học các mối quan hệ phức tạp trong hình ảnh, nhưng thường yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể. Việc chạy các model này có thể cần phần cứng mạnh hơn hoặc đắt tiền hơn.

Nếu không được tối ưu hóa phù hợp, ngay cả những model chạy nhanh trong quá trình kiểm thử cũng có thể chậm lại hoặc hoạt động không nhất quán sau khi triển khai. Để giải quyết vấn đề này, các team thường tối ưu pipeline, giảm độ phức tạp của model khi có thể và cân bằng độ chính xác với tốc độ.

Điều này có thể bao gồm việc nén các model lớn thành những phiên bản nhẹ hơn, sử dụng các kiến trúc hiệu quả hơn hoặc xử lý hình ảnh ở độ phân giải thấp hơn để hệ thống chạy mượt mà trên phần cứng sẵn có. Trong nhiều trường hợp, các team cũng chọn những model nhẹ và nhanh hơn như Ultralytics YOLO26 để đáp ứng các hạn chế khi triển khai.

Các best practice để ngăn model thị giác máy tính thất bại#

Dưới đây là một số best practice có thể giúp giảm lỗi khi triển khai model thị giác máy tính trong môi trường production:

• Sử dụng chiến lược triển khai theo giai đoạn: Đưa model vào production từng bước để các team có thể quan sát hành vi của model và điều chỉnh khi cần.
• Tích hợp các vòng phản hồi: Thu thập hình ảnh mới và xem xét các dự đoán sai để huấn luyện lại model bằng dataset được cập nhật và cải thiện hiệu năng theo thời gian.
• Ghi chép các hạn chế của model: Ghi lại rõ ràng những tình huống model có thể gặp khó khăn để các team dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình triển khai.
• Thiết kế cho tính biến thiên trong thực tế: Lập kế hoạch trước cho các biến thể về ánh sáng, góc camera, vị trí đối tượng hoặc điều kiện background có thể giúp model hoạt động ổn định trong các kịch bản vận hành khác nhau.

Những điểm chính#

Model thị giác máy tính hiếm khi thất bại vì bản thân các thuật toán yếu. Trong hầu hết trường hợp, thách thức thực sự đến từ những môi trường nơi các hệ thống này hoạt động. Các model hoạt động tốt trong quá trình huấn luyện thường phải đối mặt với những điều kiện thực tế khó dự đoán, có thể ảnh hưởng đến hành vi của chúng.

Đó là lý do việc xây dựng các hệ thống AI thị giác đáng tin cậy đòi hỏi nhiều hơn việc chỉ huấn luyện một model. Công việc này còn bao gồm chuẩn bị dataset cẩn thận, giám sát hiệu năng của model sau khi triển khai và liên tục điều chỉnh hệ thống theo các điều kiện thực tế.

Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về AI thị giác? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và đọc về các ứng dụng như AI trong ngành ô tô và thị giác máy tính trong logistics. Xem các tùy chọn cấp phép để bắt đầu với các dự án thị giác máy tính. Truy cập repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm.