5 lý do tại sao các mô hình thị giác máy tính thất bại trong sản xuất

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

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

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

Mặc dù ngày càng trở nên tiên tiến qua nhiều năm, các model thị giác máy tính vẫn có thể hoạt động khác biệt trong giai đoạn phát triển so với khi triển khai trong môi trường thực tế. Điều này là do việc triển khai các model bên ngoài môi trường phát triển được kiểm soát sẽ mang lại những thách thức mới và thường không lường trước được.

Các yếu tố như thiếu sự đa dạng trong tập dữ liệu, giám sát model kém và hạn chế về cơ sở hạ tầng có thể khiến cùng một model hoạt động khác biệt trong môi trường thực tế sau khi triển khai.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá năm lý do phổ biến khiến các model thị giác máy tính có thể thất bại khi hoạt động trong môi trường sản xuất. Hãy bắt đầu thôi!

Link to this sectionKhoảng cách giữa huấn luyện model và môi trường sản xuất#

Huấn luyện model thường diễn ra trong một môi trường được kiểm soát. Trong giai đoạn này, các nhà phát triển AI làm việc với các tập dữ liệu huấn luyện đã được chuẩn bị kỹ lưỡng.

Những bộ sưu tập dữ liệu hình ảnh khổng lồ này bao gồm các chú thích hoặc nhãn có cấu trúc tốt, mô tả nội dung của từng hình ảnh. Quá trình huấn luyện cũng diễn ra trong các điều kiện nhất quán, giúp các vision AI model có thể học các mẫu hình ảnh một cách hiệu quả.

Để đảm bảo các mẫu hình này được học một cách chính xác, các model có thể được đánh giá một cách hệ thống trong quá trình phát triển bằng cách sử dụng các metric đánh giá tiêu chuẩn và các tập dữ liệu benchmark. Tương tự như tập dữ liệu huấn luyện, các tập dữ liệu benchmark này cũng được chuẩn bị rất cẩn thận.

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

Chúng có thể phải xử lý hình ảnh và video từ các môi trường không thể đoán trước, nơi ánh sáng thay đổi liên tục, góc máy thay đổi và bối cảnh thay đổi theo thời gian. Ví dụ, một vision AI model được huấn luyện để phát hiện giao thông có thể gặp khó khăn khi phát hiện phương tiện vào ban đêm nếu nó chủ yếu được huấn luyện và đánh giá trên các hình ảnh ban ngày.

Hình 2. Ngay cả sau khi tăng cường, các hình ảnh ban đêm vẫn rất khó để các model được huấn luyện trên hình ảnh ban ngày có thể diễn giải. (Nguồn)

Sự khác biệt giữa phát triển và triển khai thực tế này chính là khoảng cách giữa huấn luyện và sản xuất. Do khoảng cách này, nhiều lỗi của model chỉ xuất hiện sau khi triển khai, khiến việc nhận thức sớm là yếu tố cốt yếu để xây dựng các hệ thống thị giác máy tính đáng tin cậy và mạnh mẽ hơn.

Link to this section5 lý do phổ biến khiến các model thị giác máy tính thất bại trong môi trường sản xuất#

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 sản xuất.

Link to this section1. Tập dữ liệu huấn luyện chất lượng thấp#

Các tập dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong việc huấn luyện các model thị giác máy tính vì chúng quyết định những gì model học được trong quá trình huấn luyện và cách nó phản ứng với các dữ liệu đầu vào thực tế sau khi triển khai. Điều này đặc biệt quan trọng trong học có giám sát (supervised learning), nơi các model học từ các ví dụ đã được dán nhãn cho thấy mỗi hình ảnh đại diện cho cái gì.

Nhiều deep learning model, bao gồm các convolutional neural networks (CNNs), dựa vào các ví dụ được dán nhãn này để nhận diện các mẫu hình trong dữ liệu hình ảnh. Tuy nhiên, khi tập dữ liệu huấn luyện không phản ánh các điều kiện thực tế, model có thể học các mẫu không đại diện đầy đủ cho cách các đối tượng xuất hiện bên ngoài dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ, một model được huấn luyện trên tập dữ liệu các 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 dán nhãn cũng có thể ảnh hưởng đến hành vi của model. Các nhãn không nhất quán hoặc thiếu chi tiết trong dữ liệu dán nhãn có thể khiến model học sai thông tin trong quá trình huấn luyện.

Hình 3. Cái nhìn về dán nhãn hình ảnh (Nguồn)

Nhìn chung, chất lượng và sự đa dạng của training data là rất quan trọng và có thể quyết định mức độ hiệu quả của model trong các ứng dụng thực tế. Khi các tập dữ liệu mang tính đại diện và được dán nhãn chính xác, model thường sẽ hoạt động ổn định hơn sau khi triển khai.

Link to this section2. Overfitting và khả năng tổng quát hóa#

Các machine learning model như vision model học các mẫu hình từ tập dữ liệu huấn luyện. Nhưng đôi khi, một model có thể dựa quá nhiều vào một vài mẫu hình nhất định.

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

Overfitting thường xảy ra khi tập dữ liệu huấn luyện quá nhỏ hoặc thiếu sự đa dạng dữ liệu. Trong những trường hợp như vậy, model trở nên giỏi trong việc nhận diện các hình ảnh mà nó đã thấy nhưng gặp khó khăn khi diễn giải các dữ liệu mới hoặc các dữ liệu đầu vào lạ.

Do đó, một model có thể hoạt động tốt trên các dữ liệu kiểm thử (vì chúng tương tự với dữ liệu huấn luyện) nhưng có thể hành xử khác biệt trong các điều kiện mới sau khi triển khai. Đó là lý do tại sao khái niệm tổng quát hóa (generalization) lại quan trọng. Nói đơn giản, đó là khả năng model áp dụng những gì đã học trong quá trình huấn luyện vào các kịch bản mới.

Để giảm thiểu overfitting, các chuyên gia AI thường huấn luyện model trên các tập dữ liệu đa dạng hơn và áp dụng tăng cường dữ liệu (data augmentation), một phương pháp sửa đổi nhẹ các hình ảnh huấn luyện để tạo ra sự biến đổi lớn hơn trong dữ liệu. Nếu không xem xét các yếu tố này, hiệu suất của model có thể giảm nhanh chóng khi hệ thống bắt đầu vận hành trong môi trường thực tế.

Hình 4. Tăng cường dữ liệu có thể giúp tạo ra các biến thể của cùng một hình ảnh trong tập dữ liệu. (Nguồn)

Link to this section3. Các trường hợp đặc biệt (edge cases) ẩn trong môi trường thực tế#

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

Nhiều kịch bản trong số này khó nắm bắt được trong quá trình phát triển vì chúng hiếm khi xảy ra, khó tái tạo hoặc có thể tốn kém để thu thập làm dữ liệu huấn luyện. Ví dụ, các đối tượng có thể xuất hiện với hình dạng bất thường, di chuyển khó đoán hoặc bị che khuất một phần bởi các đối tượng khác.

Những thay đổi về ánh sáng, góc máy ảnh hoặc điều kiện nền cũng có thể tạo ra các tình huống khiến việc nhận diện trở nên khó khăn hơn. Những edge cases này thường chỉ trở nên rõ ràng sau khi hệ thống được triển khai trong các ứng dụng thực tế.

Ví dụ, trong robotics và tự động hóa sản xuất, các mặt hàng có thể được đặt hoặc định vị khác với dự kiến, tạo ra các tình huống mà model không được thiết kế để xử lý. Cuối cùng, các dự đoán có vẻ đáng tin cậy trong quá trình thử nghiệm có thể trở nên kém nhất quán hơn khi hệ thống vận hành trong môi trường thực tế.

Link to this section4. Thiếu sự giám sát và gỡ lỗi sau triển khai#

Ngoài việc phát triển một vision AI model, điều cần thiết là phải giám sát và cải thiện hiệu suất của nó. Tuy nhiên, khi hệ thống đã hoạt động, trọng tâm thường chuyển sang việc duy trì vận hành thay vì theo dõi sát sao cách nó hoạt động theo thời gian. Kết quả là, những thay đổi trong hành vi của model có thể không được chú ý.

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

Giám sát đầu ra của model và hành vi tổng thể của hệ thống có thể giúp các nhóm xác định các vấn đề này sớm hơn. Các đợt kiểm tra định kỳ, quy trình xác thực và các quy trình làm việc gỡ lỗi cho phép các nhóm điều tra các kết quả bất thường và hiểu nguyên nhân gây ra chúng.

Trong các lĩnh vực như manufacturing, một model có thể đột ngột nhận diện sai đối tượng trên dây chuyền lắp ráp sau khi thay đổi cấu hình camera. Việc theo dõi cách một hệ thống vision AI đã triển khai vận hành giúp việc phản ứng với những thay đổi này và duy trì hiệu suất ổn định trong môi trường thực tế trở nên đơn giản hơn.

Link to this section5. Hạn chế về cơ sở hạ tầng và độ trễ#

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

Trong một số trường hợp, các deep learning model tiên tiến cũng có thể tạo ra những thách thức về cơ sở 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 bên trong hình ảnh, nhưng chúng thường yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể. Việc chạy các model này có thể đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ hoặc đắt tiền hơn.

Nếu không tối ưu hóa đúng cách, ngay cả các model chạy nhanh trong quá trình thử nghiệm cũng có thể trở nên chậm hoặc hành xử không nhất quán sau khi triển khai. Để giải quyết vấn đề này, các nhóm thường tối ưu hóa pipeline, giảm độ phức tạp của model nếu có thể và cân bằng giữa độ chính xác với tốc độ.

Điều này có thể bao gồm việc nén các model lớn thành các 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 vận hành mượt mà trên phần cứng hiện có. Trong nhiều trường hợp, các nhóm cũng chọn các model nhẹ và nhanh hơn như Ultralytics YOLO26 để giúp đáp ứng các hạn chế khi triển khai.

Link to this sectionCác phương pháp hay nhất để ngăn ngừa lỗi cho model thị giác máy tính#

Dưới đây là một số phương pháp hay nhất có thể giúp giảm thiểu thất bại khi triển khai các model thị giác máy tính trong môi trường sản xuất:

• Sử dụng các chiến lược triển khai theo giai đoạn: Từng bước đưa các model vào môi trường sản xuất để các nhóm có thể quan sát hành vi của chúng và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.
• Kết hợp các vòng phản hồi (feedback loops): Thu thập hình ảnh mới và xem xét các dự đoán không chính xác để huấn luyện lại các model với các tập dữ liệu đã cập nhật và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
• Ghi chép lại các hạn chế của model: Ghi lại rõ ràng các tình huống mà model có thể gặp khó khăn để các nhóm có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình triển khai.
• Thiết kế để đối phó với sự biến đổi trong thực tế: Lập kế hoạch trước cho các biến thể về ánh sáng, góc máy, vị trí đối tượng hoặc điều kiện nền có thể giúp các model duy trì sự ổn định trong các kịch bản vận hành khác nhau.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

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

Đó là lý do tại sao việc xây dựng các hệ thống vision AI đáng tin cậy đòi hỏi nhiều hơn là chỉ huấn luyện một model. Nó còn bao gồm việc chuẩn bị tập dữ liệu cẩn thận, giám sát hiệu suất model sau triển khai và liên tục thích ứng các hệ thống với các điều kiện thực tế.

Bạn muốn khám phá thêm về vision AI? 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. Hãy xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với các dự án thị giác máy tính. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm.