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 Ladi3 phút đọc
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
Bình luận
Đặt câu hỏi, chia sẻ kết quả hoặc giúp đỡ người khác.










