Phân đoạn ảnh với Ultralytics YOLO11 trên Google Colab

Các mô hình Ultralytics YOLO, như Ultralytics YOLO11 mới nhất, hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và phân vùng thể hiện. Mỗi tác vụ này nhằm mục đích tái tạo một khía cạnh cụ thể của thị giác người, giúp máy móc có thể nhìn và diễn giải thế giới xung quanh. 

Ví dụ: hãy xem xét cách một học sinh trong lớp học vẽ có thể cầm bút chì và phác thảo một đối tượng trong bản vẽ. Đằng sau hậu trường, bộ não của họ đang thực hiện phân đoạn - phân biệt đối tượng với nền và các yếu tố khác. Phân đoạn hình ảnh đạt được một mục tiêu tương tự bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), chia nhỏ dữ liệu trực quan thành các phần có ý nghĩa để máy móc hiểu được. Kỹ thuật này có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng trên nhiều ngành công nghiệp. 

‍

Một ví dụ thực tế là phân đoạn các bộ phận xe hơi. Bằng cách xác định và phân loại các thành phần cụ thể của xe, phân đoạn hình ảnh có thể hợp lý hóa các quy trình trong các ngành như sản xuất ô tô, sửa chữa và lập danh mục thương mại điện tử.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách bạn có thể sử dụng Ultralytics YOLO11, Google Colab và bộ dữ liệu Phân đoạn Bộ phận Ô tô Roboflow để xây dựng một giải pháp có thể xác định và phân đoạn chính xác các bộ phận ô tô.

Ultralytics YOLO11 rất dễ sử dụng

Ultralytics YOLO11 có sẵn dưới dạng mô hình được huấn luyện trước trên tập dữ liệu COCO, bao gồm 80 lớp đối tượng khác nhau. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như phân vùng các bộ phận ô tô, mô hình có thể được huấn luyện tùy chỉnh để phù hợp hơn với tập dữ liệu và trường hợp sử dụng của bạn. Tính linh hoạt này cho phép YOLO11 hoạt động tốt trong cả các tác vụ đa năng và chuyên biệt cao.

Huấn luyện tùy chỉnh (Custom training) bao gồm việc sử dụng mô hình YOLO11 đã được huấn luyện trước và tinh chỉnh nó trên một bộ dữ liệu mới. Bằng cách cung cấp các ví dụ được gắn nhãn cụ thể cho tác vụ của bạn, mô hình sẽ học cách nhận dạng và phân đoạn các đối tượng duy nhất cho dự án của bạn. Huấn luyện tùy chỉnh đảm bảo độ chính xác và mức độ liên quan cao hơn so với việc chỉ dựa vào các trọng số (weights) đã được huấn luyện trước chung chung.

Việc thiết lập YOLO11 để huấn luyện tùy chỉnh rất đơn giản. Với thiết lập tối thiểu, bạn có thể tải mô hình và bộ dữ liệu, bắt đầu huấn luyện và theo dõi các số liệu như loss và độ chính xác trong quá trình này. YOLO11 cũng bao gồm các công cụ tích hợp để xác thực và đánh giá, giúp bạn dễ dàng đánh giá hiệu suất của mô hình. 

Chạy Ultralytics YOLO11 trên Google Colab

Khi huấn luyện tùy chỉnh YOLO11, có một vài tùy chọn khác nhau để thiết lập môi trường. Một trong những lựa chọn dễ tiếp cận và thuận tiện nhất là Google Colab. Dưới đây là một số ưu điểm của việc sử dụng Google Colab để huấn luyện YOLO11:

• Truy cập miễn phí vào tài nguyên: Google Colab cung cấp GPU (Bộ xử lý đồ họa) và TPU (Bộ xử lý Tensor), cho phép bạn huấn luyện YOLO11 mà không cần phần cứng đắt tiền.
  ‍
• Môi trường cộng tác: Google Colab giúp bạn chia sẻ sổ tay, lưu trữ công việc trong Google Drive và đơn giản hóa làm việc nhóm thông qua cộng tác dễ dàng và theo dõi phiên bản.
  ‍
• Các thư viện được cài đặt sẵn: Với các công cụ được cài đặt sẵn như PyTorch và TensorFlow, Google Colab đơn giản hóa quy trình thiết lập và giúp bạn bắt đầu nhanh chóng.
  ‍
• Tích hợp đám mây: Bạn có thể dễ dàng tải bộ dữ liệu từ Google Drive, GitHub hoặc các nguồn đám mây khác, đơn giản hóa việc chuẩn bị và lưu trữ dữ liệu.

‍

Ultralytics cũng cung cấp một notebook Google Colab được cấu hình sẵn dành riêng cho việc huấn luyện YOLO11. Notebook này bao gồm mọi thứ bạn cần, từ huấn luyện mô hình đến đánh giá hiệu suất, giúp quá trình trở nên đơn giản và dễ thực hiện. Đây là một điểm khởi đầu tuyệt vời và cho phép bạn tập trung vào việc tinh chỉnh mô hình cho các nhu cầu cụ thể của mình mà không phải lo lắng về các bước thiết lập phức tạp.

Tổng quan về Roboflow Carparts Segmentation Dataset

Sau khi quyết định môi trường huấn luyện, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu hoặc chọn một bộ dữ liệu phù hợp để phân đoạn các bộ phận của xe. Bộ Dữ liệu Phân đoạn Bộ phận Xe Hơi Roboflow, có sẵn trên Roboflow Universe, được duy trì bởi Roboflow, một nền tảng cung cấp các công cụ để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình computer vision. Bộ dữ liệu này bao gồm 3.156 hình ảnh huấn luyện, 401 hình ảnh xác thực và 276 hình ảnh thử nghiệm, tất cả đều có chú thích chất lượng cao cho các bộ phận xe hơi như cản, cửa, gương và bánh xe.

Thông thường, bạn cần tải bộ dữ liệu xuống từ Roboflow Universe và tự thiết lập để huấn luyện trên Google Collab. Tuy nhiên, gói Ultralytics Python đơn giản hóa quy trình này bằng cách cung cấp tích hợp liền mạch và các công cụ được định cấu hình sẵn.

‍

Với Ultralytics, tập dữ liệu đã sẵn sàng để sử dụng thông qua tệp YAML được định cấu hình sẵn, bao gồm đường dẫn tập dữ liệu, nhãn lớp và các tham số huấn luyện khác. Điều này giúp bạn xử lý việc thiết lập, vì vậy bạn có thể nhanh chóng tải tập dữ liệu và bắt đầu huấn luyện mô hình của mình. Ngoài ra, tập dữ liệu được cấu trúc với các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra chuyên dụng, giúp bạn dễ dàng theo dõi tiến trình và đánh giá hiệu suất.

Bằng cách tận dụng Roboflow Carparts Segmentation Dataset với các công cụ được cung cấp bởi Ultralytics YOLO11, bạn có một quy trình làm việc liền mạch để xây dựng các mô hình phân đoạn một cách hiệu quả trên các nền tảng như Google Colab. Cách tiếp cận này giúp giảm thời gian thiết lập và cho phép bạn tập trung vào việc tinh chỉnh mô hình của mình cho các ứng dụng thực tế.

Các ứng dụng thực tế của phân đoạn bộ phận xe hơi

Phân đoạn bộ phận xe hơi có nhiều ứng dụng thực tế trong các ngành công nghiệp khác nhau. Ví dụ, trong các cửa hàng sửa chữa, nó có thể giúp nhanh chóng xác định và phân loại các thành phần bị hư hỏng để làm cho quá trình sửa chữa nhanh hơn và hiệu quả hơn. Tương tự, trong ngành bảo hiểm, các mô hình phân đoạn có thể tự động hóa việc đánh giá yêu cầu bồi thường bằng cách phân tích hình ảnh của các phương tiện bị hư hỏng để xác định các bộ phận bị ảnh hưởng. Điều này tăng tốc quá trình yêu cầu bồi thường, giảm lỗi và tiết kiệm thời gian cho cả công ty bảo hiểm và khách hàng.

‍

Đối với sản xuất, phân đoạn hỗ trợ kiểm soát chất lượng bằng cách kiểm tra các bộ phận ô tô để tìm lỗi, đảm bảo tính nhất quán và giảm lãng phí. Các ứng dụng này thể hiện cách phân đoạn bộ phận ô tô có thể thay đổi các ngành công nghiệp bằng cách làm cho quy trình an toàn hơn, nhanh hơn và chính xác hơn.

Hướng dẫn từng bước: sử dụng YOLO11 trên Google Colab 

Sau khi đã đề cập đến tất cả các chi tiết, đã đến lúc kết hợp mọi thứ lại với nhau. Để bắt đầu, bạn có thể xem video trên YouTube của chúng tôi, video này sẽ hướng dẫn bạn toàn bộ quy trình thiết lập, huấn luyện và xác thực mô hình YOLO11 để phân đoạn các bộ phận ô tô.

Sau đây là tổng quan nhanh về các bước thực hiện:

• Thiết lập môi trường trên Google Colab: Bật hỗ trợ GPU và cài đặt gói Ultralytics Python để chuẩn bị cho quá trình huấn luyện mô hình.
  ‍
• Tải mô hình YOLO11: Bắt đầu với mô hình phân đoạn YOLO11 được huấn luyện trước để tiết kiệm thời gian và tận dụng các tính năng hiện có cho phân đoạn các bộ phận xe.
  ‍
• Huấn luyện mô hình với bộ dữ liệu: Sử dụng tệp “carparts-seg.yaml” trong quá trình huấn luyện để tự động tải xuống, định cấu hình và sử dụng Bộ dữ liệu phân đoạn Carparts Roboflow. Điều chỉnh các tham số như epochs, kích thước hình ảnh và kích thước lô để tinh chỉnh mô hình.
  ‍
• Theo dõi tiến trình huấn luyện: Theo dõi các số liệu hiệu suất chính, chẳng hạn như độ mất mát phân đoạn và độ chính xác trung bình (mAP), để đảm bảo mô hình được cải thiện như mong đợi.
  ‍
• Xác thực và triển khai mô hình: Kiểm tra mô hình đã huấn luyện trên tập dữ liệu xác thực để xác nhận độ chính xác của nó và xuất nó cho các ứng dụng thực tế như kiểm soát chất lượng hoặc xử lý yêu cầu bảo hiểm.

Lợi ích của việc sử dụng YOLO11 để phân đoạn các bộ phận xe hơi

YOLO11 là một công cụ đáng tin cậy và hiệu quả để phân đoạn các bộ phận ô tô, mang lại một loạt các ưu điểm khiến nó trở nên lý tưởng cho nhiều ứng dụng thực tế. Dưới đây là những lợi ích chính:

• Tốc độ và hiệu quả: YOLO11 xử lý hình ảnh nhanh chóng trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao, khiến nó phù hợp cho các tác vụ thời gian thực như kiểm soát chất lượng và xe tự hành.
  ‍
• Độ chính xác cao: Mô hình vượt trội trong việc phát hiện và phân đoạn nhiều đối tượng trong một hình ảnh duy nhất, đảm bảo xác định chính xác các bộ phận của xe.
  ‍
• Khả năng mở rộng: YOLO11 có thể xử lý các tập dữ liệu lớn và các tác vụ phân đoạn phức tạp, làm cho nó có khả năng mở rộng cho các ứng dụng công nghiệp.
  ‍
• Nhiều tích hợp: Ultralytics hỗ trợ tích hợp với các nền tảng như Google Colab, Ultralytics Hub và các công cụ phổ biến khác, tăng cường tính linh hoạt và khả năng tiếp cận cho các nhà phát triển.

Mẹo làm việc với YOLO11 trên Google Collab

Mặc dù Google Colab giúp quy trình làm việc của máy học trở nên dễ dàng hơn rất nhiều, nhưng có thể mất một chút thời gian để làm quen nếu bạn là người mới bắt đầu. Việc điều hướng thiết lập dựa trên đám mây, cài đặt thời gian chạy và giới hạn phiên có thể cảm thấy khó khăn lúc đầu, nhưng có một vài mẹo có thể giúp mọi thứ trở nên suôn sẻ hơn nhiều.

Dưới đây là một vài điều cần cân nhắc:

• Bắt đầu bằng cách bật tính năng tăng tốc GPU trong cài đặt thời gian chạy để tăng tốc quá trình huấn luyện. 
  ‍
• Vì Colab chạy trên đám mây, hãy đảm bảo bạn có kết nối internet ổn định để truy cập các tài nguyên như bộ dữ liệu và kho lưu trữ. 
  ‍
• Sắp xếp các tệp và bộ dữ liệu của bạn trong Google Drive hoặc GitHub để giúp chúng dễ dàng tải và quản lý trong Colab.
  ‍
• Nếu bạn gặp phải giới hạn bộ nhớ trên gói miễn phí của Colab, hãy thử giảm kích thước hình ảnh hoặc kích thước lô trong quá trình huấn luyện. 
  ‍
• Hãy nhớ lưu mô hình và kết quả của bạn thường xuyên, vì các phiên Colab có giới hạn thời gian và bạn không muốn mất tiến trình của mình. 

Đạt được nhiều hơn với YOLO11

Ultralytics YOLO11, kết hợp với các nền tảng như Google Colab và các tập dữ liệu như tập dữ liệu Roboflow Carparts Segmentation, giúp việc phân đoạn hình ảnh (image segmentation) trở nên đơn giản và dễ tiếp cận. Với các công cụ trực quan, mô hình được huấn luyện trước và thiết lập dễ dàng, YOLO11 cho phép bạn dễ dàng đi sâu vào các tác vụ thị giác máy tính nâng cao. 

Cho dù bạn đang cải thiện an toàn ô tô, tối ưu hóa sản xuất hay xây dựng các ứng dụng AI sáng tạo, sự kết hợp này cung cấp các công cụ để giúp bạn thành công. Với Ultralytics YOLO11, bạn không chỉ xây dựng các mô hình - bạn đang mở đường cho các giải pháp thông minh hơn, hiệu quả hơn trong thế giới thực.

Để tìm hiểu thêm, hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và computer vision cho nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀