Các model phát hiện đối tượng tốt nhất cho ứng dụng iOS trên chip Apple Silicon

Thiết bị Android và iPhone đã trở thành vật dụng thiết yếu hằng ngày. Mọi người dùng chúng để mua sắm, định vị, chụp ảnh, quét sản phẩm và tương tác với ứng dụng suốt cả ngày.

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, nhiều điện thoại thông minh hiện nay tích hợp các tính năng có thể hiểu hình ảnh và video được camera của thiết bị ghi lại. Khả năng vận hành hiệu quả các tính năng này phần lớn phụ thuộc vào phần cứng bên dưới.

Ví dụ, trong hệ sinh thái Apple, các thiết bị như iPhone, iPad và Mac được trang bị chip Apple Silicon, bao gồm các dòng A và M. Các thiết kế hệ thống trên chip (SoC) này tích hợp bộ xử lý trung tâm (CPU), bộ xử lý đồ họa (GPU) và bộ tăng tốc học máy chuyên dụng, cho phép thực hiện suy luận AI trực tiếp trên thiết bị.

Đặc biệt, các khả năng phân tích hình ảnh được hiện thực hóa nhờ thị giác máy tính, một lĩnh vực của AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan từ hình ảnh và video thông qua các tác vụ như phát hiện đối tượng.

Cụ thể, các model phát hiện đối tượng phân tích hình ảnh và xác định đối tượng bằng cách vẽ các hộp giới hạn xung quanh chúng. Các model này có thể được tối ưu hóa để chạy hiệu quả trên phần cứng di động, chẳng hạn như chip Apple Silicon, cho phép phân tích hình ảnh theo thời gian thực trực tiếp trên thiết bị iOS.

Hình 1. Ví dụ về phát hiện đối tượng, trong đó các đối tượng được xác định bằng hộp giới hạn. (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu một số model phát hiện đối tượng tốt nhất để xây dựng ứng dụng iOS nhanh, hoạt động theo thời gian thực.

Cách các model phát hiện đối tượng hoạt động trên thiết bị iOS#

Phát hiện đối tượng hỗ trợ ứng dụng nhận dạng và định vị đối tượng trong hình ảnh. Khi ứng dụng xử lý hình ảnh đầu vào, model phát hiện đối tượng có thể phân tích cảnh và xác định các đối tượng khác nhau bằng cách đặt hộp giới hạn xung quanh chúng và gán nhãn.

Hầu hết các hệ thống phát hiện đối tượng đều dựa trên mạng nơ-ron có khả năng nhận diện mẫu trong dữ liệu huấn luyện. Với các tác vụ hình ảnh, những model này học biểu diễn trực quan bằng cách phân tích thông tin ở cấp độ pixel từ các tập dữ liệu huấn luyện lớn.

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) thường được dùng làm backbone cho các model phát hiện đối tượng. CNNs rất phù hợp với các dự đoán hình ảnh vì chúng học các đặc trưng trực quan phân cấp như cạnh, hình dạng và kết cấu, giúp model nhận diện đối tượng trong một cảnh.

Các nhà nghiên cứu cũng đang khám phá những kiến trúc dựa trên Transformer cho các tác vụ thị giác máy tính. Những model này phân tích mối quan hệ giữa các vùng khác nhau trong hình ảnh và nắm bắt thông tin ngữ cảnh rộng hơn trên toàn cảnh.

Ngoài loại kiến trúc model, hiệu quả là yếu tố quan trọng cần cân nhắc khi phát hiện đối tượng trên thiết bị iOS. Vì các model này chạy trực tiếp trên thiết bị di động, chúng cần xử lý hình ảnh nhanh chóng trong khi sử dụng tài nguyên tính toán hạn chế.

Các model hiệu quả duy trì độ trễ thấp và hỗ trợ phát hiện đối tượng theo thời gian thực trong ứng dụng di động, đặc biệt khi phân tích luồng dữ liệu liên tục từ camera.

Điều gì khiến một model phát hiện đối tượng phù hợp với iOS?#

Trước khi tìm hiểu một số model phát hiện đối tượng tốt nhất cho iOS, hãy cùng nhìn nhận lại và tìm hiểu những yếu tố tạo nên một model phù hợp cho ứng dụng di động.

Model phát hiện đối tượng lý tưởng cho ứng dụng iOS cân bằng giữa hiệu năng, hiệu quả và độ tin cậy. Dưới đây là một số yếu tố then chốt tạo nên một model phù hợp để triển khai trên iOS:

• Độ trễ thấp: Model cần xử lý hình ảnh nhanh chóng để hỗ trợ phát hiện đối tượng theo thời gian thực, đặc biệt với các ứng dụng phụ thuộc vào luồng dữ liệu liên tục từ camera.
• Kích thước model hiệu quả: Các model nhỏ gọn chạy hiệu quả hơn trên thiết bị di động và thường cần ít bộ nhớ cũng như tài nguyên tính toán hơn.
• Độ chính xác phát hiện: Khả năng phát hiện chính xác đảm bảo đối tượng được phân loại đúng và hộp giới hạn vẫn chính xác trong nhiều cảnh, tỷ lệ đối tượng và điều kiện ánh sáng khác nhau.
• Độ ổn định suy luận: Thời gian suy luận nhất quán giữa các frame rất quan trọng đối với ứng dụng thời gian thực. Biến động lớn về thời gian xử lý có thể gây rớt frame hoặc khiến trải nghiệm camera không ổn định.
• Mức sử dụng bộ nhớ: Lượng RAM cần thiết trong quá trình suy luận ảnh hưởng đến khả năng chạy mượt mà của model cùng với các tiến trình ứng dụng khác trên thiết bị iOS.

Tìm hiểu các model phát hiện đối tượng tốt nhất cho iOS#

Tiếp theo, hãy cùng xem một số model phát hiện đối tượng được sử dụng rộng rãi nhất trên thiết bị iOS.

1. Các model Ultralytics YOLO#

Các model Ultralytics YOLO là một họ model phát hiện đối tượng phổ biến, được thiết kế cho các ứng dụng thị giác máy tính theo thời gian thực. Trong những năm qua, Ultralytics đã phát hành các model thị giác như Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 và model tiên tiến nhất hiện nay, Ultralytics YOLO26.

Mỗi phiên bản mới đều mang đến những cải tiến về độ chính xác phát hiện, hiệu quả của model và hiệu năng khi chạy. Những cập nhật này giúp các model Ultralytics YOLO ngày càng phù hợp hơn với thiết bị biên như điện thoại thông minh.

Hình 2. Có thể dùng YOLO26 để phát hiện nhiều đối tượng trong một cảnh thực tế. (Nguồn)

Một trong những lợi ích chính khi dùng model Ultralytics YOLO cho ứng dụng iOS là tích hợp CoreML thông qua gói Python Ultralytics. Thư viện mã nguồn mở này giúp nhà phát triển huấn luyện, kiểm thử và xuất model Ultralytics YOLO theo quy trình đơn giản.

Gói này hỗ trợ xuất các model đã huấn luyện sang CoreML, định dạng machine learning của Apple dùng để triển khai model trên thiết bị iOS. Sau khi xuất, có thể tích hợp model CoreML vào ứng dụng và chạy trực tiếp trên thiết bị bằng phần cứng như CPU, GPU và Apple Neural Engine. Model Ultralytics cũng có thể được xuất sang định dạng Core AI mới hơn của Apple dành cho iOS 27 và macOS 27, trong khi CoreML vẫn là định dạng mặc định trong Ultralytics iOS SDK.

Hình 3. CoreML là framework của Apple để tích hợp và chạy model AI trong ứng dụng. (Nguồn)

Điều này giúp nhà phát triển dễ dàng tích hợp tính năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực vào ứng dụng iOS, đồng thời giữ cho quá trình suy luận của model diễn ra trên thiết bị.

Các tùy chọn triển khai model Ultralytics YOLO trên Apple Silicon#

Ngoài bản thân các model, hệ sinh thái Ultralytics còn cung cấp nhiều tùy chọn giúp triển khai model YOLO trên chip Apple Silicon dễ dàng hơn.

Ví dụ, Ultralytics gần đây đã ra mắt Ultralytics Platform, tích hợp quản lý tập dữ liệu, huấn luyện model, xác thực và triển khai trong một môi trường duy nhất. Quy trình hợp nhất này giảm nhu cầu sử dụng nhiều công cụ và giúp rút ngắn lộ trình từ thử nghiệm đến ứng dụng thực tế.

Là một phần của nền tảng, model đã huấn luyện có thể được xuất sang nhiều định dạng, bao gồm CoreML dành cho thiết bị Apple. Nhờ đó, bạn có thể chỉ với vài cú nhấp chuột xuất model Ultralytics YOLO để chạy inference trực tiếp trên thiết bị.

Ngoài các khả năng xuất model, Ultralytics còn cung cấp bản triển khai Swift mã nguồn mở (Swift là ngôn ngữ lập trình của Apple dùng để xây dựng ứng dụng iOS). Bản triển khai này bao gồm ứng dụng YOLO cho iOS sẵn sàng sử dụng, được viết bằng Swift để minh họa cách tích hợp model CoreML, chạy trên dữ liệu đầu vào từ camera và dùng cho phát hiện đối tượng theo thời gian thực.

Những ưu điểm khác của model Ultralytics YOLO#

Dưới đây là một số đặc điểm quan trọng khác khiến model Ultralytics YOLO trở thành lựa chọn phù hợp để xây dựng ứng dụng iOS:

• Hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác: Ngoài phát hiện đối tượng, model Ultralytics YOLO có thể được dùng cho phân đoạn instance, phân loại ảnh, ước tính tư thế, phát hiện bounding box có định hướng (OBB) và theo dõi đối tượng; YOLO26 cũng hỗ trợ phân đoạn ngữ nghĩa và ước tính độ sâu.
• Nhiều kích thước model: Ultralytics cung cấp các biến thể model khác nhau (chẳng hạn như nano, nhỏ, trung bình, lớn và cực lớn), cho phép nhà phát triển chọn phiên bản phù hợp với các giới hạn hiệu năng của thiết bị di động.
• Model được huấn luyện trước: Model Ultralytics YOLO có sẵn dưới dạng model được huấn luyện trước, có thể dùng ngay hoặc fine-tune cho các tác vụ cụ thể, giúp rút ngắn thời gian phát triển.

2. EfficientDet#

EfficientDet là kiến trúc phát hiện đối tượng được các nhà nghiên cứu tại Google giới thiệu vào năm 2019. Kiến trúc này được thiết kế để cân bằng độ chính xác phát hiện với hiệu quả tính toán, phù hợp với môi trường có tài nguyên hạn chế. Để xem benchmark so sánh trực tiếp, hãy tham khảo YOLO26 và EfficientDet.

Một ý tưởng then chốt đằng sau EfficientDet là phương pháp mở rộng có tên compound scaling. Thay vì chỉ tăng một thành phần của model, chẳng hạn như độ sâu mạng hoặc độ phân giải hình ảnh, phương pháp này mở rộng đồng thời nhiều thành phần của kiến trúc.

Bằng cách điều chỉnh đồng thời các yếu tố này, model duy trì hiệu năng ổn định dù được cấu hình để đạt độ chính xác cao hay tối ưu cho triển khai nhẹ.

Kiến trúc này có nhiều biến thể, từ EfficientDet-D0 đến EfficientDet-D7. Các model nhỏ hơn được thiết kế để suy luận nhanh hơn và sử dụng ít tài nguyên hơn, trong khi các phiên bản lớn hơn tập trung đạt độ chính xác phát hiện cao hơn.

3. MobileNet SSD#

MobileNet SSD là model phát hiện đối tượng nhẹ, được thiết kế để chạy hiệu quả trên thiết bị di động và thiết bị biên. Model này trở nên phổ biến vào khoảng năm 2017.

Model kết hợp backbone MobileNet, tập trung vào trích xuất đặc trưng hiệu quả, với phương pháp SSD (bộ phát hiện một lần) để phát hiện đối tượng. Phương pháp SSD phát hiện đối tượng và tạo hộp giới hạn chỉ trong một lượt truyền xuôi.

Thiết kế này giúp model tương đối nhanh và đơn giản, hữu ích cho các ứng dụng cần kết quả phát hiện nhanh. MobileNet SSD thường được sử dụng trong những trường hợp cần model có kích thước nhỏ và tốc độ suy luận cao.

Kiến trúc MobileNet giảm lượng tính toán cần thiết, giúp model dễ chạy hơn trên các thiết bị có năng lực xử lý hạn chế. Dù MobileNet SSD có thể không đạt độ chính xác tương đương một số kiến trúc phát hiện mới hơn, model vẫn hoạt động tốt với nhiều tác vụ phát hiện đối tượng phổ biến.

4. CenterNet#

CenterNet là model phát hiện đối tượng xác định đối tượng bằng cách dự đoán tâm của chúng. Model này được giới thiệu vào năm 2019.

Thay vì tạo ra nhiều vùng ứng viên, model phát hiện tâm của đối tượng rồi dự đoán kích thước hộp giới hạn xung quanh đối tượng đó. Cách tiếp cận này đơn giản hóa quy trình phát hiện và giảm số bước cần thực hiện trong quá trình suy luận.

Hình 4. Tổng quan các giai đoạn phát hiện đối tượng trong CenterNet (Nguồn)

CenterNet có thể được dùng cho các tác vụ phát hiện theo thời gian thực và nổi tiếng nhờ kiến trúc tương đối đơn giản so với một số bộ phát hiện đa giai đoạn. Các biến thể như CenterNet với backbone ResNet thường được dùng trong nhiều ứng dụng thị giác máy tính.

Thiết kế hiệu quả giúp CenterNet phù hợp với các hệ thống cần phát hiện đối tượng nhanh, bao gồm cả ứng dụng chạy trên thiết bị iOS.

5. NanoDet#

NanoDet là model phát hiện đối tượng nhẹ, được thiết kế cho các ứng dụng thời gian thực trên thiết bị biên và di động. Model được giới thiệu vào năm 2020 với mục tiêu cung cấp khả năng phát hiện đối tượng hiệu quả, đồng thời giữ kích thước model và yêu cầu tính toán ở mức rất thấp.

Model sử dụng kiến trúc phát hiện một giai đoạn, cho phép dự đoán vị trí và danh mục đối tượng chỉ trong một lượt chạy qua mạng. Thiết kế này giúp model chạy nhanh và phù hợp với các hệ thống có tài nguyên phần cứng hạn chế.

NanoDet sử dụng backbone nhỏ gọn và head phát hiện được tối ưu hóa để giảm số lượng tham số cũng như phép tính cần thiết trong quá trình suy luận. Những lựa chọn thiết kế này giúp duy trì độ chính xác phát hiện ở mức hợp lý, đồng thời ưu tiên tốc độ và hiệu quả.

Chọn model phát hiện đối tượng phù hợp cho ứng dụng iOS#

Việc chọn model phát hiện đối tượng cho ứng dụng iOS thường phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của trường hợp sử dụng. Vì những model này chạy trực tiếp trên các thiết bị như iPhone và iPad, một số yếu tố sẽ ảnh hưởng đến lựa chọn phù hợp nhất.

Dưới đây là một số yếu tố quan trọng cần cân nhắc:

• Hiệu quả năng lượng: Các model tiêu thụ ít điện năng hơn giúp kéo dài thời lượng pin, điều quan trọng đối với ứng dụng di động xử lý hình ảnh liên tục từ camera.
• Hỗ trợ tối ưu hóa model: Một số model hỗ trợ các kỹ thuật tối ưu hóa như lượng tử hóa hoặc cắt tỉa, giúp giảm kích thước model và cải thiện hiệu năng trên thiết bị iOS.
• Khả năng tương thích phần cứng: Kiến trúc model bạn chọn cần chạy hiệu quả trên phần cứng iOS, bao gồm CPU, GPU và Neural Engine của Apple.
• Khả năng mở rộng: Một số kiến trúc cung cấp nhiều kích thước hoặc biến thể model, cho phép nhà phát triển chọn phiên bản phù hợp nhất với yêu cầu về hiệu năng và phần cứng.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Các model phát hiện đối tượng mang đến khả năng thị giác máy tính tiên tiến cho ứng dụng di động thông minh. Khi chạy trực tiếp trên thiết bị iOS, các model này cho phép ứng dụng phân tích hình ảnh và video từ camera của thiết bị theo thời gian thực. Bằng cách chọn đúng model, nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng di động phản hồi nhanh, được hỗ trợ bởi thị giác máy tính và mang lại hiệu năng thời gian thực đáng tin cậy.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và khám phá kho GitHub để tiếp cận các tài nguyên AI thực hành. Để bắt đầu xây dựng với vision AI ngay hôm nay, hãy khám phá các tùy chọn cấp phép. Tìm hiểu cách AI trong nông nghiệp đang chuyển đổi hoạt động canh tác và cách vision AI trong robot định hình tương lai bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi.