Ultralytics YOLO27: Đăng ký vào danh sách chờ.
Cấp phép YOLO
Sự kiện

Tìm hiểu về pipeline Active Learning của DagsHub

Tổng kết bài nói chuyện của Yono Mittlefehldt tại YOLO VISION 2023 về pipeline học chủ động của DagsHub, từ chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện YOLOv8 đến gán nhãn bằng Label Studio.

Nuvola LadiNuvola Ladi3 phút đọc
Pipeline Active Learning của DagsHub cho các model YOLO

Bản tổng kết này đề cập đến một bài thuyết trình khác tại YOLO VISION 2023 (YV23). Tại sự kiện do Ultralytics tổ chức ở khuôn viên Google for Startups tại Madrid, Yono Mittlefehldt, cựu chuyên gia truyền bá kiến thức về học máy tại DagsHub, đã trình bày về xây dựng pipeline học chủ động.

Giới thiệu và tổng quan#

Buổi nói chuyện mở đầu bằng phần giới thiệu về pipeline học chủ động và những khác biệt giữa học chủ động với các phương pháp học có giám sát truyền thống.

Chuẩn bị dữ liệu#

Bước đầu tiên đặt nền móng cho pipeline học chủ động: nhập các dependency, thiết lập nguồn dữ liệu và bổ sung chú giải ban đầu vào metadata.

Huấn luyện model#

Khi dữ liệu đã sẵn sàng, bước tiếp theo là huấn luyện model. Sử dụng tập dữ liệu Ultralytics YOLOv8 và tệp YAML của tập dữ liệu đó, Yono bổ sung callback để ghi nhật ký tham số và metric trong quá trình huấn luyện, giúp dễ dàng theo dõi và so sánh từng lần chạy.

Chu trình học chủ động#

Bước tiếp theo là vòng lặp học chủ động, một quy trình lặp bao gồm tải các model đã huấn luyện trước, chấm điểm dữ liệu chưa gán nhãn và chọn những mẫu giàu thông tin nhất để chú giải. Mỗi vòng lặp bổ sung các dự đoán mới vào nguồn dữ liệu, giúp model cải thiện qua từng lần lặp.

Học chủ động cho phân đoạn ảnh#

Sau đó, Yono áp dụng học chủ động cho phân đoạn ảnh. Các dự đoán được gửi đến Label Studio để chú giải, minh họa cách model phân đoạn có thể cải thiện qua nhiều vòng lặp.

Sử dụng Label Studio#

Label Studio là công cụ trung tâm trong pipeline này. Các dự án lưu trữ dữ liệu đã chú giải, còn máy chủ Label Studio kết nối với API tác vụ. Việc ánh xạ tác vụ với tên dự án giúp quy trình làm việc có tổ chức và hỗ trợ cộng tác dễ dàng hơn.

Tổng kết#

Khi buổi nói chuyện kết thúc, Yono trả lời câu hỏi của khán giả, đề cập đến nhiều chủ đề từ tối ưu hóa pipeline cho các tác vụ cụ thể đến khả năng tái lập và tài liệu.

Nhìn chung, buổi nói chuyện cho thấy học chủ động có thể giúp việc gán nhãn dữ liệu và huấn luyện model hiệu quả hơn. Chúng tôi mong muốn phát triển thêm những ý tưởng này với sự hỗ trợ và tham gia của cộng đồng.

Xem toàn bộ bài nói chuyện trên YouTube.

Được viết bởi

Nuvola Ladi
Nuvola Ladi

Quản lý Nội dung Số · Ultralytics

Nuvola Ladi là Quản lý Nội dung Số tại Ultralytics, nơi cô sáng tạo nội dung về vision AI và Ultralytics YOLO, đồng thời đại diện công ty tại các sự kiện trong ngành như PyTorch Conference 2025. Cô sống tại Tây Ban Nha và có bằng Thạc sĩ về Truyền thông Thị giác và Kỹ thuật số của IE University. Trước khi gia nhập Ultralytics, cô từng đảm nhiệm các vị trí tại những tổ chức như XVA Gallery & Hotel và Rolex.

Bình luận

Đặt câu hỏi, chia sẻ kết quả hoặc giúp đỡ người khác.

Khám phá các giải pháp

Thị giác máy tính trong thể thao

Thị giác máy tính trong thể thao

Khám phá cách Ultralytics YOLO thúc đẩy thị giác máy tính trong thể thao với khả năng theo dõi cầu thủ và bóng, phân tích hiệu suất, cung cấp thông tin chuyên sâu cho huấn luyện và hỗ trợ phục hồi cho vận động viên.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính cho ảnh hàng không

Thị giác máy tính cho ảnh hàng không

Chuyển hình ảnh từ drone và ảnh hàng không thành thông tin chuyên sâu theo thời gian thực cho nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản, bảo tồn và phân tích không gian địa lý với Ultralytics YOLO.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong hàng không vũ trụ

Thị giác máy tính trong hàng không vũ trụ

Ứng dụng computer vision trong ngành hàng không vũ trụ với Ultralytics YOLO cho kiểm tra máy bay, phát hiện dị vật trên đường băng (FOD), vận hành mặt đất tại sân bay và phát hiện lỗi vật liệu composite.
Tìm hiểu thêm
Computer vision trong lĩnh vực an ninh

Computer vision trong lĩnh vực an ninh

Bảo vệ mọi địa điểm bằng model Ultralytics YOLO. Vision AI hỗ trợ giám sát vành đai, phát hiện mối đe dọa, nhận dạng biển số và an toàn nơi làm việc.
Tìm hiểu thêm
Computer vision trong robotics

Computer vision trong robotics

Tăng cường năng lực cho máy móc thông minh bằng model Ultralytics YOLO. Vision AI trong lĩnh vực robotics hỗ trợ điều hướng tự động, nhận thức, theo dõi đối tượng và điều khiển theo thời gian thực.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong logistics

Thị giác máy tính trong logistics

Tinh giản hoạt động logistics với các model Ultralytics YOLO. Vision AI hỗ trợ kiểm tra kiện hàng, phân loại, theo dõi phương tiện và giám sát an toàn kho hàng theo thời gian thực.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong bán lẻ

Thị giác máy tính trong bán lẻ

Định hình lại hoạt động bán lẻ với các model Ultralytics YOLO. Vision AI hỗ trợ theo dõi hàng tồn kho, giám sát kệ hàng, quản lý hàng chờ và phân tích khách hàng thông minh hơn.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe

Thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe

Xây dựng các giải pháp chăm sóc sức khỏe với model Ultralytics YOLO. Vision AI trong chăm sóc sức khỏe hỗ trợ xử lý hình ảnh y tế nhanh hơn, chẩn đoán thông minh hơn và theo dõi bệnh nhân.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong sản xuất

Thị giác máy tính trong sản xuất

Tối ưu hóa sản xuất bằng các model Ultralytics YOLO. Vision AI thúc đẩy kiểm soát chất lượng, phát hiện lỗi, tuân thủ PPE và tự động hóa dây chuyền lắp ráp.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong ngành ô tô

Thị giác máy tính trong ngành ô tô

Ứng dụng thị giác máy tính trong ngành ô tô với các model Ultralytics YOLO. Vision AI nâng cao an toàn giao thông, hỗ trợ người lái và tự động hóa phương tiện để tạo nên những tuyến đường thông minh hơn.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong nông nghiệp

Thị giác máy tính trong nông nghiệp

Ứng dụng AI thị giác vào nông nghiệp thông minh với các model Ultralytics YOLO. Hỗ trợ giám sát cây trồng, theo dõi vật nuôi và canh tác chính xác để nâng cao năng suất một cách thông minh hơn.
Tìm hiểu thêm

Hãy cùng nhau kiến tạo tương lai của AI!

Bắt đầu hành trình hướng đến tương lai của machine learning