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

Bạn có biết dữ liệu đóng vai trò trong hầu hết mọi hoạt động hằng ngày không? Xem video, chụp ảnh hoặc tra cứu Google Maps đều góp phần vào dòng thông tin liên tục được thu thập bởi hơn 75 tỷ thiết bị kết nối. Những dữ liệu này tạo nên nền tảng cho trí tuệ nhân tạo (AI). Trên thực tế, các model thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11 dựa vào dữ liệu hình ảnh để nhận diện mẫu, diễn giải ảnh và hiểu thế giới xung quanh.

Điều thú vị là giá trị của dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào số lượng. Điều quan trọng hơn là dữ liệu được tổ chức và chuẩn bị tốt đến đâu. Dataset lộn xộn hoặc thiếu dữ liệu có thể dẫn đến sai sót. Ngược lại, dataset sạch và đa dạng giúp model thị giác máy tính hoạt động tốt hơn, dù là nhận diện đối tượng trong đám đông hay phân tích hình ảnh phức tạp. Dataset chất lượng cao tạo nên khác biệt.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các dataset thị giác máy tính tốt nhất năm 2025 và xem chúng góp phần xây dựng các model thị giác máy tính chính xác, hiệu quả hơn như thế nào.

Dataset thị giác máy tính là gì?#

Dataset thị giác máy tính là tập hợp hình ảnh hoặc video giúp các hệ thống thị giác máy tính học cách hiểu và nhận diện thông tin hình ảnh. Các dataset này đi kèm nhãn hoặc chú thích giúp model nhận diện đối tượng, con người, cảnh vật và mẫu trong dữ liệu.

Dataset có thể được dùng để huấn luyện model thị giác máy tính, giúp cải thiện các tác vụ như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng hoặc phân tích cảnh. Dataset càng tốt — được tổ chức tốt, đa dạng và chính xác — thì model AI thị giác càng hoạt động hiệu quả, góp phần tạo ra công nghệ thông minh và hữu ích hơn trong đời sống hằng ngày.

Cách xây dựng dataset thị giác máy tính#

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

Dataset lý tưởng bao gồm các ví dụ đa dạng về đối tượng cần quan tâm, được ghi lại từ nhiều góc độ, trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và trên nhiều phông nền, môi trường. Sự đa dạng này giúp model thị giác máy tính học cách nhận diện mẫu chính xác và hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.

Hình 1. Xây dựng dataset thị giác lý tưởng. Ảnh của tác giả.

Sau khi thu thập hình ảnh và video phù hợp, bước tiếp theo là gắn nhãn dữ liệu. Quy trình này bao gồm việc thêm thẻ, chú thích hoặc mô tả vào dữ liệu để AI có thể hiểu nội dung của từng hình ảnh hoặc video.

Nhãn có thể bao gồm tên đối tượng, vị trí, ranh giới hoặc các chi tiết liên quan khác, giúp huấn luyện model nhận diện và diễn giải thông tin hình ảnh chính xác. Gắn nhãn dữ liệu biến một tập hợp ảnh đơn giản thành dataset có cấu trúc, có thể dùng để huấn luyện model thị giác máy tính.

Huấn luyện model cần dữ liệu chất lượng cao#

Có thể bạn đang thắc mắc điều gì tạo nên một dataset chất lượng cao. Có nhiều yếu tố, chẳng hạn như độ chính xác của nhãn, tính đa dạng và sự nhất quán. Ví dụ, nếu nhiều người gán nhãn cho dataset phát hiện đối tượng để xác định tai mèo, một người có thể gán nhãn tai là một phần của đầu, trong khi người khác lại gán nhãn riêng thành tai. Sự không nhất quán này có thể khiến model nhầm lẫn và ảnh hưởng đến khả năng học chính xác.

Sau đây là tổng quan nhanh về những đặc điểm của dataset thị giác máy tính lý tưởng:

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

Ultralytics hỗ trợ nhiều dataset#

Các model Ultralytics YOLO như YOLO11 được xây dựng để làm việc với dataset theo định dạng tệp YOLO cụ thể. Bạn có thể dễ dàng chuyển đổi dữ liệu của mình sang định dạng này, nhưng chúng tôi cũng cung cấp một lựa chọn đơn giản hơn cho những ai muốn bắt đầu thử nghiệm ngay.

Gói Python của Ultralytics hỗ trợ nhiều dataset thị giác máy tính, cho phép bạn bắt tay vào các dự án sử dụng những tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn instance hoặc ước tính tư thế mà không cần thiết lập thêm.

Người dùng có thể dễ dàng truy cập các dataset sẵn sàng sử dụng như COCO, DOTA (v1.0 và v1.5), Open Images V7 và ImageNet bằng cách chỉ định tên dataset làm một trong các tham số của hàm huấn luyện. Khi đó, dataset sẽ tự động được tải xuống và cấu hình sẵn, để bạn tập trung xây dựng và tinh chỉnh model.

5 dataset thị giác máy tính hàng đầu năm 2025#

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

Bộ dữ liệu ImageNet#

ImageNet, do Fei-Fei Li và nhóm của bà tại Đại học Princeton tạo ra vào năm 2007 và được giới thiệu vào năm 2009, là một bộ dữ liệu lớn với hơn 14 triệu ảnh được gắn nhãn. Bộ dữ liệu này được sử dụng rộng rãi để huấn luyện các hệ thống nhận diện và phân loại nhiều đối tượng khác nhau. Thiết kế có cấu trúc khiến ImageNet đặc biệt hữu ích trong việc giúp các model phân loại ảnh chính xác. Dù được ghi chép đầy đủ, ImageNet chủ yếu tập trung vào phân loại ảnh và thiếu các chú giải chi tiết cho những tác vụ như phát hiện đối tượng.

Sau đây là một số điểm mạnh chính của ImageNet:

• Tính đa dạng: Với hình ảnh thuộc hơn 20.000 danh mục, ImageNet cung cấp bộ dữ liệu phong phú và đa dạng, giúp cải thiện quá trình huấn luyện và khả năng khái quát hóa của model.
• Tổ chức có cấu trúc: Hình ảnh được phân loại tỉ mỉ theo hệ thống phân cấp WordNet, giúp truy xuất dữ liệu hiệu quả và huấn luyện model một cách có hệ thống.
• Tài liệu toàn diện: Quá trình nghiên cứu sâu rộng và nhiều năm nghiên cứu giúp cả người mới bắt đầu lẫn chuyên gia dễ dàng tiếp cận ImageNet, đồng thời cung cấp thông tin chuyên sâu và hướng dẫn hữu ích cho các dự án thị giác máy tính.

Tuy nhiên, giống như mọi bộ dữ liệu khác, ImageNet cũng có những hạn chế. Dưới đây là một số thách thức cần cân nhắc:

• Nhu cầu tính toán: Quy mô khổng lồ của ImageNet có thể gây khó khăn cho các nhóm nhỏ có tài nguyên tính toán hạn chế.
• Thiếu dữ liệu theo thời gian: Vì chỉ chứa ảnh tĩnh, ImageNet có thể không đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng cần 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 nay, làm giảm mức độ phù hợp với các ứng dụng hiện đại.

Bộ dữ liệu DOTA-v2.0#

Bộ dữ liệu DOTA-v2.0, trong đó DOTA là viết tắt của Bộ dữ liệu phát hiện đối tượng trong ảnh hàng không, là một tập hợp ảnh hàng không phong phú được tạo riêng cho tác vụ phát hiện đối tượng bằng hộp giới hạn định hướng (OBB). Trong phát hiện OBB, các hộp giới hạn xoay được sử dụng để khớp chính xác hơn với hướng thực tế của đối tượng trong ảnh. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả với ảnh hàng không, nơi các đối tượng thường xuất hiện ở nhiều góc độ khác nhau, giúp định vị chính xác hơn và cải thiện khả năng phát hiện tổng thể.

Bộ dữ liệu này gồm hơn 11.000 ảnh và hơn 1,7 triệu hộp giới hạn định hướng thuộc 18 danh mục đối tượng. Kích thước ảnh nằm trong khoảng từ 800×800 đến 20.000×20.000 pixel; ảnh bao gồm các đối tượng như máy bay, tàu thuyền và tòa nhà.

Hình 2. Ví dụ về ảnh và chú giải từ bộ dữ liệu DOTA-v2.0. Ảnh do tác giả cung cấp.

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

• Danh mục đối tượng đa dạng: Bộ dữ liệu bao gồm nhiều loại đối tượng khác nhau, chẳng hạn như phương tiện, cảng biển và bồn chứa, giúp model tiếp xúc với nhiều đối tượng trong thế giới thực.
• Chú giải chất lượng cao: Các chuyên gia gắn nhãn đã cung cấp những hộp giới hạn định hướng chính xác, thể hiện rõ hình dạng và hướng của đối tượng.
• Ảnh đa tỷ lệ: Bộ dữ liệu bao gồm ảnh có nhiều kích thước khác nhau, giúp model học cách phát hiện đối tượng ở cả tỷ lệ nhỏ lẫn lớn.

DOTA-v2 có nhiều ưu điểm, nhưng người dùng cũng cần lưu ý một số hạn chế sau:

• Các bước tải xuống bổ sung: Do cách duy trì bộ dữ liệu DOTA, DOTA-v2.0 cần thêm một bước thiết lập. Trước tiên, bạn cần tải ảnh DOTA-v1.0, sau đó bổ sung ảnh mới và các chú giải đã cập nhật của DOTA-v2.0 để hoàn tất bộ dữ liệu.
• Chú giải phức tạp: Hộp giới hạn định hướng có thể đòi hỏi thêm công sức xử lý trong quá trình huấn luyện model.
• Phạm vi hạn chế: DOTA-v2 được thiết kế cho ảnh hàng không, nên kém hữu ích hơn đối với các tác vụ phát hiện đối tượng tổng quát ngoài lĩnh vực này.

Bộ dữ liệu Roboflow 100#

Bộ dữ liệu Roboflow 100 (RF100) do Roboflow tạo ra với sự hỗ trợ của Intel. Bộ dữ liệu này có thể được dùng để kiểm thử và đánh giá chuẩn hiệu suất của các model phát hiện đối tượng. Bộ dữ liệu benchmark này bao gồm 100 bộ dữ liệu khác nhau được chọn từ hơn 90.000 bộ dữ liệu công khai. Bộ dữ liệu có hơn 224.000 ảnh và 800 lớp đối tượng thuộc các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, ảnh hàng không và trò chơi.

Sau đây là một số ưu điểm chính khi sử dụng RF100:

• Bao quát nhiều lĩnh vực: Bộ dữ liệu bao gồm dữ liệu từ bảy lĩnh vực, chẳng hạn như ảnh y tế, ảnh hàng không và khám phá dưới nước.
• Thúc đẩy cải thiện model: Tính biến thiên và những thách thức đặc thù theo lĩnh vực trong RF100 làm lộ ra các hạn chế của những model hiện tại, thúc đẩy nghiên cứu hướng đến các giải pháp phát hiện đối tượng linh hoạt và mạnh mẽ hơn.
• Định dạng ảnh nhất quán: Tất cả ảnh đều được đổi kích thước thành 640x640 pixel. Nhờ đó, người dùng có thể huấn luyện model mà không cần điều chỉnh kích thước ảnh.

Dù có nhiều ưu điểm, RF100 cũng có một số nhược điểm cần lưu ý:

• Hạn chế về tác vụ: RF100 được thiết kế cho tác vụ phát hiện đối tượng, nên không hỗ trợ các tác vụ như phân đoạn hoặc phân loại.
• Tập trung vào benchmark: RF100 chủ yếu được thiết kế như một công cụ đánh giá benchmark thay vì để huấn luyện model cho các ứng dụng thực tế, vì vậy kết quả có thể không chuyển đổi hoàn toàn sang các kịch bản triển khai thực tiễn.
• Tính biến thiên của chú giải: Vì RF100 tổng hợp các bộ dữ liệu do cộng đồng đóng góp, chất lượng chú giải và quy cách gắn nhãn có thể không nhất quán, ảnh hưởng đến quá trình đánh giá và tinh chỉnh model.

Bộ dữ liệu COCO (Các đối tượng phổ biến trong ngữ cảnh)#

Bộ dữ liệu COCO là một trong những bộ dữ liệu thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi nhất, cung cấp hơn 330.000 ảnh với chú giải chi tiết. Bộ dữ liệu được thiết kế cho các tác vụ phát hiện đối tượng, phân đoạn và tạo chú thích ảnh, nên là tài nguyên hữu ích cho nhiều dự án. Các nhãn chi tiết, bao gồm hộp giới hạn và mask phân đoạn, giúp hệ thống học cách phân tích ảnh chính xác.

Bộ dữ liệu này nổi tiếng nhờ tính linh hoạt và hữu ích cho nhiều tác vụ, từ dự án đơn giản đến phức tạp. COCO đã trở thành tiêu chuẩn trong lĩnh vực AI thị giác và thường xuyên được sử dụng trong các thử thách, cuộc thi để đánh giá hiệu suất model.

Một số điểm mạnh của bộ dữ liệu này gồm:

• Dữ liệu đa dạng và thực tế: Bộ dữ liệu bao gồm ảnh từ các tình huống thực tế với nhiều đối tượng, hiện tượng che khuất và điều kiện chiếu sáng khác nhau.
• Được cộng đồng và giới nghiên cứu ứng dụng rộng rãi: Được sử dụng trong các cuộc thi học máy và nghiên cứu lớn, bộ dữ liệu COCO có tài liệu phong phú, các model được huấn luyện trước và sự hỗ trợ tích cực từ cộng đồng.
• Chú thích phong phú và chi tiết: Dataset COCO cung cấp chú thích rất chi tiết, bao gồm phân đoạn đối tượng, keypoint và chú thích văn bản, nên lý tưởng cho các dự án đòi hỏi khả năng hiểu hình ảnh chính xác.

Sau đây là một số hạn chế cần lưu ý:

• Yêu cầu tính toán cao: Do quy mô và độ phức tạp, việc huấn luyện model trên COCO có thể cần nhiều tài nguyên tính toán, gây khó khăn cho các nhóm có phần cứng hạn chế.
• Mất cân bằng dữ liệu: Một số danh mục đối tượng có số lượng ảnh nhiều hơn đáng kể so với các danh mục khác, điều này có thể gây thiên lệch trong quá trình huấn luyện model.
• Cấu trúc chú giải phức tạp: Chú giải chi tiết của bộ dữ liệu tuy hữu ích nhưng có thể gây choáng ngợp cho người mới hoặc các nhóm nhỏ chưa có kinh nghiệm làm việc với bộ dữ liệu AI thị giác có cấu trúc.

Bộ dữ liệu Open Images V7#

Open Images V7 là bộ dữ liệu mã nguồn mở khổng lồ do Google tuyển chọn, gồm hơn 9 triệu ảnh được chú giải cho 600 danh mục đối tượng. Bộ dữ liệu có nhiều loại chú giải khác nhau và rất phù hợp để xử lý các tác vụ thị giác máy tính phức tạp. Quy mô và độ phong phú của bộ dữ liệu cung cấp tài nguyên toàn diện để huấn luyện và kiểm thử các model thị giác máy tính.

Hình 3. Khái quát về bộ dữ liệu Open Images V7. Ảnh do tác giả cung cấp.

Ngoài ra, mức độ phổ biến của bộ dữ liệu Open Images V7 trong nghiên cứu mang đến nhiều tài nguyên và ví dụ để người dùng tham khảo. Tuy nhiên, quy mô khổng lồ khiến việc tải xuống và xử lý tốn nhiều thời gian, đặc biệt với các nhóm nhỏ. Một vấn đề khác là một số chú giải có thể không nhất quán, đòi hỏi thêm công sức làm sạch dữ liệu; việc tích hợp cũng không phải lúc nào liền mạch, nên có thể cần thêm bước chuẩn bị.

Lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp#

Chọn đúng bộ dữ liệu là một phần quan trọng giúp dự án thị giác máy tính thành công. Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào tác vụ cụ thể của bạn — tìm được bộ dữ liệu phù hợp sẽ giúp model học đúng những gì cần thiết. Bộ dữ liệu cũng nên dễ dàng tích hợp với các công cụ của bạn, để bạn dành nhiều thời gian hơn cho việc xây dựng model và ít thời gian hơn cho xử lý sự cố.

Hình 4. Các yếu tố cần cân nhắc khi chọn bộ dữ liệu phù hợp. Ảnh do tác giả cung cấp.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Bộ dữ liệu chất lượng cao là nền tảng của mọi model thị giác máy tính, giúp hệ thống học cách diễn giải hình ảnh chính xác. Bộ dữ liệu đa dạng và được chú giải đầy đủ đặc biệt quan trọng, vì chúng giúp model hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế và giảm lỗi do dữ liệu hạn chế hoặc kém chất lượng.

Ultralytics đơn giản hóa quy trình truy cập và làm việc với dataset thị giác máy tính, giúp bạn dễ dàng tìm được dữ liệu phù hợp cho dự án. Chọn đúng dataset là bước quan trọng để xây dựng model có hiệu năng cao, mang lại kết quả chính xác và có tác động lớn hơn.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá những tiến bộ như thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và AI trong xe tự lái trên các trang giải pháp của chúng tôi. Tìm hiểu các tùy chọn cấp phép và bắt đầu hành trình ứng dụng thị giác máy tính ngay hôm nay!