Khám phá các bộ dữ liệu thị giác máy tính tốt nhất năm 2025

Bạn có biết rằng dữ liệu đóng vai trò trong hầu hết mọi việc bạn làm hàng ngày không? Xem video, chụp ảnh hoặc kiểm tra Google Maps đều đóng góp vào dòng thông tin liên tục được ghi lại bởi hơn 75 tỷ thiết bị kết nối. Những mẩu dữ liệu này tạo thành nền tảng của trí tuệ nhân tạo (AI). Trên thực tế, các model computer vision tiên tiến như Ultralytics YOLO11 dựa vào dữ liệu hình ảnh để nhận diện các mẫu, diễn giải hình ảnh và hiểu rõ thế giới xung quanh chúng ta.

Đáng chú ý là giá trị của dữ liệu không chỉ nằm ở số lượng. Việc dữ liệu được tổ chức và chuẩn bị tốt ra sao mới là điều quan trọng hơn. Nếu một dataset lộn xộn hoặc chưa hoàn chỉnh, nó có thể dẫn đến sai sót. Tuy nhiên, khi các dataset sạch sẽ và đa dạng, chúng giúp các model computer vision hoạt động tốt hơn, cho dù đó là nhận diện đối tượng trong đám đông hay phân tích hình ảnh phức tạp. Các dataset chất lượng cao tạo nên mọi sự khác biệt.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các bộ dữ liệu thị giác máy tính tốt nhất năm 2025 và xem cách chúng đóng góp vào việc xây dựng các model thị giác máy tính chính xác và hiệu quả hơn. Hãy bắt đầu ngay thôi!

Bộ dữ liệu thị giác máy tính là gì?#

Một computer vision dataset là tập hợp các hình ảnh hoặc video giúp các hệ thống computer vision học cách hiểu và nhận diện thông tin trực quan. Các dataset này đi kèm với các nhãn hoặc chú thích giúp model nhận diện các đối tượng, con người, khung cảnh và các mẫu bên trong dữ liệu.

Chúng có thể được sử dụng để train các model thị giác máy tính, giúp cải thiện các tác vụ như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng hoặc phân tích bối cảnh. Bộ dữ liệu càng tốt - được tổ chức tốt, đa dạng và chính xác - thì model AI thị giác hoạt động càng hiệu quả, dẫn đến công nghệ thông minh và hữu ích hơn trong cuộc sống hàng ngày.

Cách xây dựng một bộ dữ liệu thị giác máy tính#

Xây dựng một bộ dữ liệu thị giác máy tính giống như việc chuẩn bị tài liệu học tập để dạy ai đó cách nhìn và hiểu thế giới. Tất cả bắt đầu bằng việc thu thập hình ảnh và video phù hợp với ứng dụng cụ thể mà bạn đang phát triển.

Một dataset lý tưởng bao gồm nhiều ví dụ đa dạng về các đối tượng quan tâm, được chụp từ các góc độ khác nhau, dưới các điều kiện ánh sáng khác nhau và trên nhiều bối cảnh cũng như môi trường khác nhau. Sự đa dạng này đảm bảo rằng computer vision model học cách nhận diện các mẫu một cách chính xác và hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.

Hình 1. Xây dựng bộ dữ liệu thị giác hoàn hảo. Hình ảnh của tác giả.

Sau khi thu thập các hình ảnh và video liên quan, bước tiếp theo là data labeling. Quá trình này bao gồm việc thêm thẻ, chú thích hoặc mô tả vào dữ liệu để AI có thể hiểu mỗi hình ảnh hoặc video chứa những gì.

Các nhãn có thể bao gồm tên đối tượng, vị trí, ranh giới hoặc các chi tiết có liên quan khác giúp huấn luyện model nhận diện và diễn giải thông tin trực quan một cách chính xác. Data labeling chuyển đổi một tập hợp hình ảnh đơn giản thành một dataset có cấu trúc có thể được sử dụng để train một computer vision model.

Việc train model đòi hỏi dữ liệu chất lượng cao#

Bạn có thể tự hỏi điều gì làm nên một dataset chất lượng cao. Có nhiều yếu tố tham gia, chẳng hạn như gán nhãn chính xác, tính đa dạng và tính nhất quán. Ví dụ, nếu nhiều người chú thích đang gán nhãn cho một dataset object detection để xác định tai mèo, một người có thể gán nhãn chúng là một phần của đầu trong khi người khác lại gán nhãn chúng riêng là tai. Sự thiếu nhất quán này có thể làm model bối rối và ảnh hưởng đến khả năng học chính xác của nó.

Dưới đây là tổng quan nhanh về các đặc điểm của một bộ dữ liệu thị giác máy tính lý tưởng:

• Nhãn rõ ràng: Mỗi hình ảnh được chú thích chính xác với các nhãn nhất quán và cụ thể.
• Dữ liệu đa dạng: Bộ dữ liệu bao gồm các đối tượng, nền, điều kiện ánh sáng và góc độ khác nhau để giúp model hoạt động tốt trong nhiều tình huống.
• Hình ảnh độ phân giải cao: Hình ảnh sắc nét, chi tiết giúp model dễ dàng học và nhận diện các đặc trưng hơn.

Ultralytics hỗ trợ nhiều bộ dữ liệu khác nhau#

Các model Ultralytics YOLO, như YOLO11, được xây dựng để hoạt động với các bộ dữ liệu ở định dạng tệp YOLO cụ thể. Mặc dù việc chuyển đổi dữ liệu của riêng bạn sang định dạng này rất dễ dàng, chúng tôi cũng cung cấp một tùy chọn thuận tiện cho những ai muốn bắt đầu thử nghiệm ngay lập tức.

The Ultralytics Python package hỗ trợ nhiều loại computer vision dataset, cho phép bạn bắt đầu các dự án sử dụng các tác vụ như object detection, instance segmentation hoặc pose estimation mà không cần thiết lập thêm.

Người dùng có thể dễ dàng truy cập các bộ dữ liệu sẵn sàng sử dụng như COCO, DOTA-v2.0, Open Images V7 và ImageNet bằng cách chỉ định tên bộ dữ liệu làm một trong các tham số trong hàm train. Khi bạn làm như vậy, bộ dữ liệu sẽ tự động được tải xuống và cấu hình trước, giúp bạn có thể tập trung vào việc xây dựng và tinh chỉnh các model của mình.

Top 5 bộ dữ liệu thị giác máy tính năm 2025#

Những tiến bộ trong AI thị giác dựa vào các bộ dữ liệu quy mô lớn, đa dạng nhằm thúc đẩy đổi mới và tạo ra những đột phá. Hãy cùng điểm qua một số bộ dữ liệu quan trọng nhất, được Ultralytics hỗ trợ, đang ảnh hưởng đến các model thị giác máy tính.

Bộ dữ liệu ImageNet#

ImageNet, do Fei-Fei Li và nhóm của cô tại Đại học Princeton tạo ra vào năm 2007 và giới thiệu vào năm 2009, là một dataset lớn với hơn 14 triệu hình ảnh được gán nhãn. Nó được sử dụng rộng rãi để huấn luyện các hệ thống nhận diện và phân loại các đối tượng khác nhau. Thiết kế có cấu trúc của nó làm cho nó đặc biệt hữu ích trong việc dạy các model phân loại hình ảnh một cách chính xác. Mặc dù được tài liệu hóa tốt, nhưng nó chủ yếu tập trung vào image classification và thiếu các chú thích chi tiết cho các tác vụ như object detection.

Dưới đây là cái nhìn về một số thế mạnh chính của ImageNet:

• Sự đa dạng: Với các hình ảnh trải rộng hơn 20.000 danh mục, ImageNet cung cấp một bộ dữ liệu phong phú và đa dạng giúp tăng cường việc train và khả năng tổng quát hóa của model.
• Tổ chức có cấu trúc: Hình ảnh được phân loại tỉ mỉ bằng hệ thống phân cấp WordNet, tạo điều kiện cho việc truy xuất dữ liệu hiệu quả và train model một cách hệ thống.
• Tài liệu toàn diện: Nghiên cứu rộng rãi và nhiều năm nghiên cứu giúp ImageNet dễ tiếp cận đối với cả người mới bắt đầu lẫn chuyên gia, cung cấp những hiểu biết và hướng dẫn có giá trị cho các dự án computer vision.

Tuy nhiên, giống như bất kỳ bộ dữ liệu nào, nó cũng có những hạn chế. Dưới đây là một số thách thức cần xem xét:

• Nhu cầu tính toán: Kích thước khổng lồ của nó có thể gây khó khăn cho các đội ngũ nhỏ với nguồn tài nguyên tính toán hạn chế.
• Thiếu dữ liệu tạm thời: Vì nó chỉ chứa hình ảnh tĩnh, nó có thể không đáp ứng được nhu cầu của các ứng dụng yêu cầu video hoặc dữ liệu theo thời gian.
• Hình ảnh lỗi thời: Một số hình ảnh trong bộ dữ liệu đã cũ và có thể không phản ánh các đối tượng, phong cách hoặc môi trường hiện tại, điều này có khả năng làm giảm tính phù hợp đối với các ứng dụng hiện đại.

Bộ dữ liệu DOTA-v2.0#

The DOTA-v2.0 dataset, trong đó DOTA là viết tắt của Dataset for Object Detection in Aerial Images, là một bộ sưu tập hình ảnh trên không phong phú được tạo ra đặc biệt cho oriented bounding box (OBB) object detection. Trong phát hiện OBB, các bounding box xoay được sử dụng để căn chỉnh chính xác hơn với hướng thực tế của các đối tượng trong hình ảnh. Phương pháp này hoạt động cực kỳ hiệu quả đối với hình ảnh trên không, nơi các đối tượng thường xuất hiện ở nhiều góc độ khác nhau, dẫn đến khả năng định vị chính xác hơn và phát hiện tốt hơn nói chung.

Bộ dữ liệu này bao gồm hơn 11.000 hình ảnh và hơn 1,7 triệu hộp bao định hướng trên 18 danh mục đối tượng. Các hình ảnh có kích thước từ 800×800 đến 20.000×20.000 pixel và bao gồm các đối tượng như máy bay, tàu thủy và tòa nhà.

Fig 2. Ví dụ về hình ảnh và chú thích từ DOTA-v2.0 dataset. Hình ảnh bởi tác giả.

Nhờ các chú thích chi tiết, DOTA-v2.0 đã trở thành lựa chọn phổ biến cho các dự án viễn thám và giám sát trên không. Dưới đây là một số tính năng chính của DOTA-v2.0:

• Các danh mục đối tượng đa dạng: Nó bao phủ nhiều loại đối tượng khác nhau, chẳng hạn như phương tiện, cảng biển và bể chứa, giúp các model tiếp cận với nhiều đối tượng thực tế.
• Chú thích chất lượng cao: Các chuyên gia gán nhãn đã cung cấp các hộp bao định hướng một cách chính xác, hiển thị rõ ràng hình dạng và hướng của đối tượng.
• Hình ảnh đa quy mô: Bộ dữ liệu bao gồm các hình ảnh với kích thước khác nhau, giúp các model học cách phát hiện đối tượng ở cả quy mô nhỏ và lớn.

Mặc dù DOTA-v2 có nhiều thế mạnh, dưới đây là một số hạn chế mà người dùng nên ghi nhớ:

• Các bước tải xuống bổ sung: Do cách duy trì bộ dữ liệu DOTA, DOTA-v2.0 yêu cầu một bước thiết lập bổ sung. Trước tiên, bạn cần tải xuống các hình ảnh DOTA-v1.0, sau đó thêm các hình ảnh bổ sung và các chú thích cập nhật cho DOTA-v2.0 để hoàn thiện bộ dữ liệu.
• Chú thích phức tạp: Các hộp bao định hướng có thể đòi hỏi thêm nỗ lực để xử lý trong quá trình train model.
• Phạm vi hạn chế: DOTA-v2 được thiết kế cho hình ảnh trên không, điều này khiến nó ít hữu ích hơn cho các tác vụ phát hiện đối tượng chung ngoài lĩnh vực này.

Bộ dữ liệu Roboflow 100#

Roboflow 100 (RF100) dataset được tạo ra bởi Roboflow với sự hỗ trợ từ Intel. Nó có thể được sử dụng để kiểm thử và benchmark hiệu quả hoạt động của các object detection model. Dataset benchmark này bao gồm 100 dataset khác nhau được chọn từ hơn 90.000 dataset công khai. Nó có hơn 224.000 hình ảnh và 800 lớp đối tượng từ các lĩnh vực như y tế, góc nhìn trên không và trò chơi.

Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc sử dụng RF100:

• Phạm vi lĩnh vực rộng: Nó bao gồm các bộ dữ liệu từ bảy lĩnh vực, chẳng hạn như chẩn đoán hình ảnh y tế, hình ảnh trên không và thám hiểm dưới nước.
• Khuyến khích cải thiện model: Sự biến đổi và các thách thức đặc thù theo lĩnh vực trong RF100 bộc lộ những khoảng trống trong các model hiện tại, thúc đẩy nghiên cứu hướng tới các giải pháp phát hiện đối tượng linh hoạt và mạnh mẽ hơn.
• Định dạng hình ảnh nhất quán: Tất cả hình ảnh đều được đổi kích thước thành 640x640 pixel. Điều này giúp người dùng train các model mà không cần điều chỉnh kích thước hình ảnh.

Mặc dù có những thế mạnh, RF100 cũng đi kèm với một số hạn chế cần lưu ý:

• Hạn chế về tác vụ: RF100 được thiết kế cho phát hiện đối tượng, vì vậy nó không thể đáp ứng các tác vụ như phân đoạn (segmentation) hoặc phân loại (classification).
• Trọng tâm tập trung vào benchmark: RF100 chủ yếu được thiết kế như một công cụ benchmark thay vì để train các model cho các ứng dụng thực tế, vì vậy kết quả của nó có thể không chuyển đổi hoàn toàn sang các kịch bản triển khai thực tế.
• Sự biến đổi của chú thích: Vì RF100 tập hợp các bộ dữ liệu được thu thập từ cộng đồng, có thể có những điểm không nhất quán về chất lượng chú thích và thực hành gán nhãn, điều này có thể ảnh hưởng đến việc đánh giá và tinh chỉnh model.

Bộ dữ liệu COCO (Common Objects in Context)#

The COCO dataset là một trong những computer vision dataset được sử dụng rộng rãi nhất, cung cấp hơn 330.000 hình ảnh với các chú thích hình ảnh chi tiết. Nó được thiết kế cho object detection, segmentation và image captioning, trở thành một tài nguyên giá trị cho nhiều dự án. Các nhãn chi tiết của nó, bao gồm bounding box và segmentation mask, giúp các hệ thống học cách phân tích hình ảnh một cách chính xác.

Bộ dữ liệu này được biết đến với sự linh hoạt và hữu ích cho các tác vụ khác nhau, từ các dự án đơn giản đến phức tạp. Nó đã trở thành tiêu chuẩn trong lĩnh vực AI thị giác, thường xuyên được sử dụng trong các thử thách và cuộc thi để đánh giá hiệu suất của model.

Một số thế mạnh của nó bao gồm:

• Dữ liệu đa dạng và thực tế: Bộ dữ liệu bao gồm các hình ảnh từ các kịch bản thực tế với nhiều đối tượng, vật cản và các điều kiện ánh sáng khác nhau.
• Cộng đồng mạnh mẽ và sự áp dụng trong nghiên cứu: Được sử dụng trong các cuộc thi machine learning lớn và nghiên cứu, bộ dữ liệu COCO có tài liệu phong phú, các model đã được train trước và sự hỗ trợ cộng đồng tích cực.
• Chú thích phong phú và chi tiết: Bộ dữ liệu COCO cung cấp các chú thích rất chi tiết, bao gồm phân đoạn đối tượng, các điểm chính (key points) và chú thích, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các dự án đòi hỏi sự hiểu biết về hình ảnh một cách chính xác.

Dưới đây là một vài yếu tố hạn chế cần lưu ý:

• Yêu cầu tính toán cao: Do kích thước và độ phức tạp của nó, việc train các model trên COCO có thể yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể, gây khó khăn cho các đội ngũ thiếu phần cứng mạnh.
• Mất cân bằng dữ liệu: Một số danh mục đối tượng có số lượng hình ảnh nhiều hơn đáng kể so với các danh mục khác, điều này có thể dẫn đến thiên kiến trong quá trình train model.
• Cấu trúc chú thích phức tạp: Các chú thích chi tiết của bộ dữ liệu, mặc dù có giá trị, có thể gây choáng ngợp cho người mới bắt đầu hoặc các đội ngũ nhỏ thiếu kinh nghiệm trong việc làm việc với các bộ dữ liệu AI thị giác có cấu trúc.

Bộ dữ liệu Open Images V7#

Open Images V7 là một dataset mã nguồn mở khổng lồ do Google quản lý, nổi bật với hơn 9 triệu hình ảnh kèm chú thích cho 600 danh mục đối tượng. Nó bao gồm nhiều loại chú thích và là lựa chọn lý tưởng để giải quyết các tác vụ computer vision phức tạp. Quy mô và độ sâu của nó cung cấp một tài nguyên toàn diện để huấn luyện và kiểm thử các computer vision model.

Fig 3. Góc nhìn tổng quan về Open Images V7 dataset. Hình ảnh bởi tác giả.

Ngoài ra, sự phổ biến của bộ dữ liệu Open Images V7 trong nghiên cứu cung cấp nhiều tài nguyên và ví dụ cho người dùng học tập. Tuy nhiên, kích thước khổng lồ của nó có thể khiến việc tải xuống và xử lý trở nên tốn thời gian, đặc biệt đối với các đội ngũ nhỏ hơn. Một vấn đề khác là một số chú thích có thể không nhất quán, đòi hỏi thêm nỗ lực để làm sạch dữ liệu và việc tích hợp không phải lúc nào cũng liền mạch, nghĩa là có thể cần chuẩn bị thêm.

Chọn đúng bộ dữ liệu#

Chọn đúng bộ dữ liệu là một phần quan trọng để thiết lập dự án thị giác máy tính của bạn đi đến thành công. Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào tác vụ cụ thể của bạn - việc tìm kiếm sự phù hợp giúp model của bạn học được các kỹ năng đúng đắn. Nó cũng nên tích hợp dễ dàng với các công cụ của bạn, để bạn có thể tập trung hơn vào việc xây dựng model thay vì khắc phục sự cố.

Hình 4. Các yếu tố để chọn đúng bộ dữ liệu. Hình ảnh của tác giả.

Các điểm chính cần lưu ý#

Các bộ dữ liệu chất lượng cao là xương sống của bất kỳ model thị giác máy tính nào, giúp các hệ thống học cách diễn giải hình ảnh một cách chính xác. Các bộ dữ liệu đa dạng và được chú thích tốt đặc biệt quan trọng, vì chúng cho phép các model hoạt động ổn định trong các kịch bản thực tế và giảm thiểu các lỗi do dữ liệu hạn chế hoặc chất lượng kém.

Ultralytics đơn giản hóa quá trình truy cập và làm việc với các bộ dữ liệu thị giác máy tính, giúp bạn dễ dàng tìm kiếm dữ liệu phù hợp cho dự án của mình hơn. Việc chọn đúng bộ dữ liệu là một bước quan trọng trong việc xây dựng một model có hiệu suất cao, dẫn đến các kết quả chính xác và có tác động mạnh mẽ hơn.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các tiến bộ như computer vision trong y tế và AI trong xe tự lái trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và thực hiện bước đầu tiên để bắt đầu với computer vision ngay hôm nay!