Khám phá những dataset thị giác máy tính tốt nhất năm 2025

Bạn có biết dữ liệu đóng vai trò trong gần như mọi việc bạn làm hằng ngày không? Việc xem video, chụp ảnh hoặc kiểm tra Google Maps đều góp phần vào luồng thông tin liên tục được thu thập từ hơn 75 tỷ thiết bị được kết nối. Những mẩu dữ liệu này tạo nên 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 xác định mẫu, diễn giải hình ảnh và hiểu thế giới xung quanh.

Điều thú vị là giá trị của dữ liệu không chỉ nằm ở số lượng. Cách dữ liệu được tổ chức và chuẩn bị còn quan trọng hơn. Nếu dataset lộn xộn hoặc không đầy đủ, nó có thể dẫn đến sai sót. Tuy nhiên, khi dataset sạch và đa dạng, chúng giúp các model computer vision hoạt động tốt hơn, dù là nhận diện vật thể trong đám đông hay phân tích hình ảnh phức tạp. Dataset chất lượng cao tạo nên khác biệt hoàn toàn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các dataset computer vision tốt nhất năm 2025 và tìm hiểu cách chúng góp phần xây dựng các model computer vision chính xác và hiệu quả hơn. Hãy bắt đầu!

Dataset computer vision là gì?#

Dataset computer vision là tập hợp các hình ảnh hoặc video giúp hệ thống computer vision học cách hiểu và nhận diện thông tin trực quan. Các dataset này đi kèm nhãn hoặc annotation giúp model nhận diện vật thể, con người, cảnh và mẫu trong dữ liệu.

Chúng có thể được dùng để huấn luyện các model computer vision, giúp cải thiện những tác vụ như nhận diện khuôn mặt, phát hiện vật thể 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, từ đó tạo ra công nghệ thông minh và hữu ích hơn trong đời sống hằng ngày.

Cách xây dựng dataset computer vision#

Xây dựng một dataset computer vision giống như chuẩn bị ghi chú học tập để dạy ai đó cách nhìn và hiểu thế giới. Mọi thứ bắt đầu từ 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 các ví dụ đa dạng về những vật thể cần quan tâm, được ghi lại từ nhiều góc độ, trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và trên nhiều nền hoặc môi trường. Sự đa dạng này giúp model computer vision 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 hoàn hảo. Hình ảnh của tác giả.

Sau khi thu thập các hình ảnh và video liên quan, bước tiếp theo là gán nhãn dữ liệu. Quy trình này bao gồm việc thêm tag, annotation hoặc mô tả vào dữ liệu để AI có thể hiểu mỗi hình ảnh hoặc video chứa gì.

Nhãn có thể bao gồm tên vật thể, vị trí, đường biên hoặc các chi tiết liên quan khác, giúp huấn luyện model nhận diện và diễn giải thông tin trực quan một cách chính xác. Gán nhãn dữ liệu biến một tập hợp hình ảnh đơn giản thành dataset có cấu trúc, có thể dùng để huấn luyện model computer vision.

Huấn luyện model yêu cầu dữ liệu chất lượng cao#

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

Dưới đây là tổng quan nhanh về các đặc điểm của một dataset computer vision lý tưởng:

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

Ultralytics hỗ trợ nhiều dataset#

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

Gói Python của Ultralytics hỗ trợ nhiều dataset computer vision, cho phép bạn bắt tay vào các dự án sử dụng những tác vụ như phát hiện vật thể, 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-v2.0, Open Images V7 và ImageNet bằng cách chỉ định tên dataset làm một trong các tham số của hàm huấn luyện. Khi thực hiện, dataset sẽ tự động được tải xuống và cấu hình sẵn, để bạn có thể tập trung xây dựng và tinh chỉnh các model.

Top 5 dataset computer vision năm 2025#

Những tiến bộ trong AI thị giác phụ thuộc vào các dataset đa dạng, quy mô lớn, thúc đẩy đổi mới và tạo điều kiện cho các đột phá. Hãy cùng xem xét một số dataset quan trọng nhất được Ultralytics hỗ trợ, đang định hình các model computer vision.

Dataset ImageNet#

ImageNet, được Fei-Fei Li và nhóm của bà 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. Dataset này được sử dụng rộng rãi để huấn luyện các hệ thống nhận diện và phân loại nhiều loại vật thể khác nhau. Thiết kế có cấu trúc khiến ImageNet đặc biệt hữu ích cho việc dạy model phân loại hình ảnh chính xác. Mặc dù được lập tài liệu đầy đủ, dataset này chủ yếu tập trung vào phân loại hình ảnh và thiếu annotation chi tiết cho các tác vụ như phát hiện vật thể.

Dưới đây là một số điểm mạnh chính của ImageNet:

• Tính đa dạng: Với hình ảnh thuộc hơn 20.000 danh mục, ImageNet cung cấp một dataset rộng lớn và đa dạng, giúp nâng cao 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 phân cấp WordNet, tạo điều kiện truy xuất dữ liệu hiệu quả và huấn luyện model có hệ thống.
• Tài liệu toàn diện: Các nghiên cứu phong phú và nhiều năm tìm hiểu giúp ImageNet dễ tiếp cận với cả người mới bắt đầu lẫn chuyên gia, cung cấp thông tin chi tiết và hướng dẫn giá trị cho các dự án computer vision.

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

• Yêu cầu tính toán: Kích thước rất lớn có thể gây khó khăn cho các nhóm nhỏ với tài nguyên tính toán hạn chế.
• Thiếu dữ liệu theo thời gian: Vì chỉ chứa hình ảnh tĩnh, dataset có thể không đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng yêu cầu video hoặc dữ liệu theo thời gian.
• Hình ảnh lỗi thời: Một số hình ảnh trong dataset đã cũ và có thể không phản ánh các vật thể, phong cách hoặc môi trường hiện tại, làm giảm mức độ phù hợp với các ứng dụng hiện đại.

Dataset DOTA-v2.0#

Dataset DOTA-v2.0, trong đó DOTA là viết tắt của Dataset về phát hiện vật thể trong hình ảnh trên không, là một tập hợp lớn các hình ảnh trên không được tạo riêng cho phát hiện vật thể bằng bounding box định hướng (OBB). Trong phát hiện OBB, các bounding box xoay được sử dụng để căn chỉnh chính xác hơn với hướng thực tế của vật thể trong hình ảnh. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả với ảnh trên không, nơi các vật thể thường xuất hiện ở nhiều góc độ khác nhau, giúp định vị chính xác hơn và cải thiện khả năng phát hiện tổng thể.

Dataset này gồm hơn 11.000 hình ảnh và hơn 1,7 triệu bounding box định hướng thuộc 18 danh mục vật thể. Hình ảnh có kích thước từ 800×800 đến 20.000×20.000 pixel và bao gồm các vật thể như máy bay, tàu và tòa nhà.

Hình 2. Ví dụ về hình ảnh và annotation từ dataset DOTA-v2.0. Hình ảnh của tác giả.

Nhờ các annotation 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:

• Danh mục vật thể đa dạng: Dataset bao phủ nhiều loại vật thể khác nhau như phương tiện, cảng và bồn chứa, giúp model tiếp cận nhiều vật thể trong thế giới thực.
• Annotation chất lượng cao: Các annotator chuyên gia đã cung cấp những bounding box định hướng chính xác, thể hiện rõ hình dạng và hướng của vật thể.
• Hình ảnh đa tỷ lệ: Dataset bao gồm hình ảnh ở nhiều kích thước khác nhau, giúp model học cách phát hiện vật thể ở cả quy mô nhỏ và lớn.

Mặc dù DOTA-v2 có nhiều điểm mạnh, người dùng nên lưu ý một số hạn chế sau:

• Các bước tải xuống bổ sung: Do cách dataset DOTA được duy trì, DOTA-v2.0 yêu cầu thêm một bước thiết lập. Trước tiên, bạn cần tải xuống các hình ảnh DOTA-v1.0, sau đó thêm các hình ảnh bổ sung và annotation đã cập nhật cho DOTA-v2.0 để hoàn thiện dataset.
• Annotation phức tạp: Bounding box định hướng có thể đòi hỏi thêm công sức để xử lý trong quá trình huấn luyện model.
• Phạm vi hạn chế: DOTA-v2 được thiết kế cho hình ảnh trên không, khiến dataset kém hữu ích hơn đối với các tác vụ phát hiện vật thể nói chung ngoài lĩnh vực này.

Dataset Roboflow 100#

Dataset Roboflow 100 (RF100) được Roboflow tạo ra với sự hỗ trợ của Intel. Dataset này có thể được dùng để kiểm thử và benchmark hiệu quả hoạt động của các model phát hiện vật thể. Dataset benchmark này bao gồm 100 dataset khác nhau được chọn từ hơn 90.000 dataset công khai. Dataset có hơn 224.000 hình ảnh và 800 class vật thể thuộc các lĩnh vực như y tế, ảnh trên không và trò chơi.

Dưới đây là một số lợi thế chính khi sử dụng RF100:

• Phạm vi lĩnh vực rộng: Dataset bao gồm dữ liệu từ bảy lĩnh vực, chẳng hạn như hình ảnh y tế, ảnh trên không và thám hiểm dưới nước.
• Khuyến khích cải thiện model: Tính biến thiên và các thách thức đặc thù theo lĩnh vực trong RF100 làm lộ ra những khoảng trống của các model hiện tại, thúc đẩy nghiên cứu hướng đến các giải pháp phát hiện vật thể linh hoạt và mạnh mẽ hơn.
• Định dạng hình ảnh nhất quán: Tất cả hình ảnh đều được thay đổi kích thước thành 640x640 pixel. Điều này giúp người dùng huấn luyện model mà không cần điều chỉnh kích thước hình ảnh.

Bên cạnh những điểm mạnh, RF100 cũng có một số nhược điểm cần lưu ý:

• Hạn chế về tác vụ: RF100 được thiết kế cho phát hiện vật thể, 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 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 tình huống triển khai thực tế.
• Tính biến thiên của annotation: Vì RF100 tổng hợp các dataset do cộng đồng đóng góp, chất lượng annotation và cách thực hành gán nhãn có thể không nhất quán, từ đó ảnh hưởng đến việc đánh giá và fine-tune model.

Dataset COCO (Các vật thể phổ biến trong ngữ cảnh)#

Dataset COCO là một trong những dataset computer vision được sử dụng rộng rãi nhất, cung cấp hơn 330.000 hình ảnh với annotation chi tiết. Dataset này được thiết kế cho phát hiện vật thể, phân đoạn và tạo chú thích hình ảnh, trở thành tài nguyên hữu ích cho nhiều dự án. Các nhãn chi tiết, bao gồm bounding box và mask phân đoạn, giúp hệ thống học cách phân tích hình ảnh chính xác.

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

Một số điểm mạnh của dataset bao gồm:

• Dữ liệu đa dạng và thực tế: Dataset bao gồm hình ảnh từ các tình huống thực tế với nhiều vật thể, hiện tượng che khuất và điều kiện ánh sáng khác nhau.
• Được cộng đồng và giới nghiên cứu sử dụng rộng rãi: Được dùng trong các cuộc thi machine learning và nghiên cứu lớn, dataset COCO có tài liệu phong phú, model được huấn luyện trước và sự hỗ trợ tích cực từ cộng đồng.
• Annotation phong phú và chi tiết: Dataset COCO cung cấp annotation rất chi tiết, bao gồm phân đoạn vật thể, keypoint và chú thích, phù hợp cho các dự án yêu cầu khả năng hiểu hình ảnh chính xác.

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

• Yêu cầu tính toán cao: Do kích thước và độ phức tạp, việc huấn luyện model trên COCO có thể yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể, gây khó khăn cho các nhóm có phần cứng hạn chế.
• Mất cân bằng dữ liệu: Một số danh mục vật thể có số lượng hình ảnh nhiều hơn đáng kể so với các danh mục khác, có thể dẫn đến thiên lệch trong quá trình huấn luyện model.
• Cấu trúc annotation phức tạp: Các annotation chi tiết của dataset tuy có giá trị nhưng có thể gây quá tải cho người mới bắt đầu hoặc các nhóm nhỏ chưa có kinh nghiệm làm việc với dataset AI thị giác có cấu trúc.

Dataset Open Images V7#

Open Images V7 là một dataset mã nguồn mở quy mô rất lớn do Google tuyển chọn, gồm hơn 9 triệu hình ảnh với annotation cho 600 danh mục vật thể. Dataset bao gồm nhiều loại annotation và rất phù hợp để xử lý các tác vụ computer vision phức tạp. Quy mô và chiều sâu của dataset cung cấp một tài nguyên toàn diện để huấn luyện và kiểm thử các model computer vision.

Hình 3. Khái quát về dataset Open Images V7. Hình ảnh của tác giả.

Ngoài ra, mức độ phổ biến của dataset Open Images V7 trong nghiên cứu cung cấp nhiều tài nguyên và ví dụ để người dùng học hỏi. Tuy nhiên, quy mô rất lớn của dataset có thể khiến việc tải xuống và xử lý tốn nhiều thời gian, đặc biệt đối với các nhóm nhỏ. Một vấn đề khác là một số annotation có thể không nhất quán, đòi hỏi thêm công sức để làm sạch dữ liệu; việc tích hợp cũng không phải lúc nào diễn ra liền mạch, nghĩa là có thể cần chuẩn bị thêm.

Lựa chọn dataset phù hợp#

Chọn dataset phù hợp là một phần quan trọng để đưa dự án computer vision của bạn đến thành công. Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào tác vụ cụ thể - tìm được dataset phù hợp giúp model học đúng các kỹ năng cần thiết. Dataset cũng nên dễ dàng tích hợp với các công cụ của bạn, để bạn có thể tập trung hơn vào việc xây dựng model và bớt thời gian xử lý sự cố.

Hình 4. Các yếu tố để lựa chọn dataset phù hợp. Hình ảnh của tác giả.

Những điểm chính#

Dataset chất lượng cao là nền tảng của mọi model computer vision, giúp hệ thống học cách diễn giải hình ảnh chính xác. Các dataset đa dạng và được annotation đầy đủ đặc biệt quan trọng, vì chúng cho phép model hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế và giảm lỗi do dữ liệu hạn chế hoặc kém chất lượng gây ra.

Ultralytics đơn giản hóa quy trình truy cập và làm việc với các dataset computer vision, giúp bạn dễ dàng tìm được dữ liệu phù hợp cho dự án. Lựa chọn dataset phù hợp là bước quan trọng để xây dựng model có hiệu năng cao, tạo ra kết quả chính xác và có tác động 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 computer vision cho lĩnh vực y tế và AI trong xe tự lái trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép và thực hiện bước đầu tiên để bắt đầu với computer vision ngay hôm nay!