Tầm quan trọng của bộ dữ liệu thị giác máy tính chất lượng cao

Tính đến năm 2019, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp đã tăng 270% so với bốn năm trước đó. Sự tăng trưởng này đã thúc đẩy sự tích hợp nhanh chóng của các ứng dụng thị giác máy tính (CV) - các hệ thống AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích dữ liệu trực quan từ thế giới xung quanh chúng. Các ứng dụng này cung cấp năng lượng cho một loạt các công nghệ, từ phát hiện bệnh trong chẩn đoán hình ảnh y tế và cho phép xe tự hành đến tối ưu hóa lưu lượng giao thông trong giao thông vận tải và tăng cường giám sát trong hệ thống an ninh. 

Độ chính xác đáng kinh ngạc và hiệu suất vô song của các mô hình thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11 phần lớn đã thúc đẩy sự tăng trưởng theo cấp số nhân này. Tuy nhiên, hiệu suất của các mô hình này phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện, xác thực và kiểm tra mô hình. 

Nếu không có đủ dữ liệu chất lượng cao, các mô hình computer vision (thị giác máy tính) có thể khó huấn luyện và tinh chỉnh hiệu quả để đáp ứng các tiêu chuẩn ngành. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá vai trò quan trọng của dữ liệu trong việc tạo ra các mô hình computer vision (thị giác máy tính) và lý do tại sao dữ liệu chất lượng cao lại quan trọng đến vậy trong computer vision (thị giác máy tính). Chúng ta cũng sẽ xem qua một số mẹo để giúp bạn tạo ra các tập dữ liệu chất lượng cao trong khi làm việc trên việc huấn luyện các mô hình computer vision (thị giác máy tính) tùy chỉnh. Hãy bắt đầu!

Vai trò của dữ liệu trong xây dựng mô hình thị giác máy tính

Các mô hình thị giác máy tính có thể được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn gồm hình ảnh và video để nhận ra các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác. Ví dụ: một mô hình phát hiện đối tượng có thể được huấn luyện trên hàng trăm - hoặc thậm chí hàng nghìn - hình ảnh và video được gắn nhãn để xác định chính xác các đối tượng. 

Chất lượng và số lượng của dữ liệu huấn luyện này ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. 

Vì các mô hình thị giác máy tính chỉ có thể học hỏi từ dữ liệu mà chúng tiếp xúc, nên việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao và các ví dụ đa dạng là rất quan trọng cho sự thành công của chúng. Nếu không có đủ bộ dữ liệu đa dạng, các mô hình này có thể không phân tích chính xác các tình huống thực tế và có thể tạo ra kết quả sai lệch hoặc không chính xác. 

Đây là lý do tại sao việc hiểu rõ vai trò của dữ liệu trong huấn luyện mô hình là rất quan trọng. Trước khi đi sâu vào các đặc điểm của dữ liệu chất lượng cao, hãy cùng tìm hiểu các loại tập dữ liệu bạn có thể gặp phải khi huấn luyện các mô hình thị giác máy tính.

Các loại bộ dữ liệu Computer Vision

Trong thị giác máy tính, dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện được phân loại thành ba loại, mỗi loại phục vụ một mục đích cụ thể. Dưới đây là cái nhìn tổng quan nhanh về từng loại:

• Dữ liệu huấn luyện (Training Data): Đây là tập dữ liệu chính được sử dụng để huấn luyện mô hình từ đầu. Nó bao gồm hình ảnh và video với nhãn (labels) được xác định trước, cho phép mô hình học các mẫu và nhận dạng các đối tượng. 
  ‍
• Dữ liệu xác thực (Validation Data): Đây là một tập hợp dữ liệu được sử dụng để kiểm tra mức độ hoạt động của mô hình trong khi nó đang được huấn luyện. Nó giúp đảm bảo mô hình hoạt động chính xác trên dữ liệu mới, chưa từng thấy.
  ‍
• Dữ liệu kiểm thử (Testing Data): Một tập dữ liệu riêng biệt được sử dụng để đánh giá hiệu suất cuối cùng của một mô hình đã được huấn luyện. Nó kiểm tra mức độ tốt của mô hình trong việc đưa ra dự đoán (predictions) trên dữ liệu hoàn toàn mới, chưa từng thấy.

‍

5 đặc điểm hàng đầu của bộ dữ liệu thị giác máy tính chất lượng cao

Bất kể loại tập dữ liệu nào, dữ liệu chất lượng cao là yếu tố cần thiết để xây dựng các mô hình thị giác máy tính thành công. Dưới đây là một số đặc điểm chính tạo nên một tập dữ liệu chất lượng cao:

• Độ chính xác: Lý tưởng nhất là dữ liệu phải phản ánh sát các tình huống thực tế và bao gồm các nhãn chính xác. Ví dụ: đối với AI thị giác trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, hình ảnh chụp X-quang hoặc quét phải được dán nhãn chính xác để giúp mô hình học đúng cách. 
  ‍
• Tính đa dạng: Một tập dữ liệu tốt bao gồm nhiều ví dụ khác nhau để giúp mô hình hoạt động tốt trong các tình huống khác nhau. Ví dụ: nếu một mô hình đang học cách phát hiện ô tô, tập dữ liệu phải bao gồm ô tô với các hình dạng, kích cỡ và màu sắc khác nhau trong các cài đặt khác nhau (ngày, đêm, mưa, v.v.).
  ‍
• Tính nhất quán: Bộ dữ liệu chất lượng cao tuân theo định dạng và tiêu chuẩn chất lượng đồng nhất. Ví dụ: hình ảnh phải có độ phân giải tương tự (không phải một số mờ và một số sắc nét) và trải qua các bước tiền xử lý giống nhau, như thay đổi kích thước hoặc điều chỉnh màu sắc, để mô hình học hỏi từ thông tin nhất quán.
  ‍
• Tính kịp thời: Các bộ dữ liệu được cập nhật thường xuyên có thể theo kịp những thay đổi của thế giới thực. Giả sử bạn đang huấn luyện một mô hình để phát hiện tất cả các loại phương tiện. Nếu có những loại mới, như xe tay ga điện, được giới thiệu, chúng nên được thêm vào bộ dữ liệu để đảm bảo mô hình vẫn chính xác và cập nhật.
  ‍
• Quyền riêng tư: Nếu một bộ dữ liệu bao gồm thông tin nhạy cảm, như ảnh của mọi người, thì bộ dữ liệu đó phải tuân theo các quy tắc về quyền riêng tư. Các kỹ thuật như ẩn danh (loại bỏ các chi tiết nhận dạng) và che dữ liệu (ẩn các phần nhạy cảm) có thể bảo vệ quyền riêng tư trong khi vẫn giúp có thể sử dụng dữ liệu một cách an toàn.

Những thách thức do dữ liệu chất lượng thấp gây ra

Mặc dù việc hiểu các đặc điểm của dữ liệu chất lượng cao là quan trọng, nhưng điều quan trọng không kém là xem xét dữ liệu chất lượng thấp có thể ảnh hưởng đến các mô hình computer vision của bạn như thế nào.

Các vấn đề như overfitting và underfitting có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất của mô hình. Overfitting xảy ra khi một mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng gặp khó khăn với dữ liệu mới hoặc chưa thấy, thường là do bộ dữ liệu thiếu sự đa dạng. Mặt khác, Underfitting xảy ra khi bộ dữ liệu không cung cấp đủ ví dụ hoặc chất lượng để mô hình học các mẫu có ý nghĩa. Để tránh những vấn đề này, điều cần thiết là phải duy trì các bộ dữ liệu đa dạng, không thiên vị và chất lượng cao, đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy trong cả huấn luyện và các ứng dụng thực tế.

‍

Dữ liệu chất lượng thấp cũng có thể gây khó khăn cho các mô hình trong việc trích xuất và học các mẫu có ý nghĩa từ dữ liệu thô, một quá trình được gọi là trích xuất đặc trưng. Nếu tập dữ liệu không đầy đủ, không liên quan hoặc thiếu tính đa dạng, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc hoạt động hiệu quả. 

Đôi khi, dữ liệu chất lượng thấp có thể là kết quả của việc đơn giản hóa dữ liệu. Đơn giản hóa dữ liệu có thể giúp tiết kiệm không gian lưu trữ và giảm chi phí xử lý, nhưng việc đơn giản hóa quá mức có thể loại bỏ các chi tiết quan trọng mà mô hình cần để hoạt động tốt. Đây là lý do tại sao việc duy trì dữ liệu chất lượng cao trong toàn bộ quy trình thị giác máy tính, từ thu thập đến triển khai lại quan trọng đến vậy. Theo nguyên tắc chung, bộ dữ liệu nên bao gồm các đặc điểm thiết yếu đồng thời duy trì tính đa dạng và chính xác để đảm bảo dự đoán mô hình đáng tin cậy.

‍

Mẹo để duy trì chất lượng bộ dữ liệu thị giác máy tính của bạn

Bây giờ chúng ta đã hiểu tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao và tác động của dữ liệu chất lượng thấp, hãy khám phá cách đảm bảo bộ dữ liệu của bạn đáp ứng các tiêu chuẩn cao.

Tất cả bắt đầu với việc thu thập dữ liệu đáng tin cậy. Sử dụng các nguồn đa dạng như crowdsourcing, dữ liệu từ các khu vực địa lý khác nhau và tạo dữ liệu tổng hợp giảm thiểu sự thiên vị và giúp các mô hình xử lý các tình huống thực tế. Sau khi dữ liệu được thu thập, tiền xử lý là rất quan trọng. Các kỹ thuật như chuẩn hóa, giúp điều chỉnh các giá trị pixel về một phạm vi nhất quán và tăng cường dữ liệu, áp dụng các phép biến đổi như xoay, lật và thu phóng, giúp tăng cường bộ dữ liệu. Các bước này giúp mô hình của bạn khái quát hóa tốt hơn và trở nên mạnh mẽ hơn, giảm nguy cơ overfitting.

Việc chia tách tập dữ liệu đúng cách là một bước quan trọng khác. Một cách tiếp cận phổ biến là phân bổ 70% dữ liệu cho huấn luyện, 15% cho xác thực và 15% cho kiểm tra. Kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo không có sự trùng lặp giữa các tập dữ liệu này giúp ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu và đảm bảo đánh giá mô hình chính xác.

‍

Bạn cũng có thể sử dụng các mô hình được huấn luyện trước như YOLO11 để tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. YOLO11, được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn và được thiết kế cho nhiều tác vụ thị giác máy tính, có thể được tinh chỉnh trên bộ dữ liệu cụ thể của bạn để đáp ứng nhu cầu của bạn. Bằng cách điều chỉnh mô hình cho phù hợp với dữ liệu của bạn, bạn có thể tránh tình trạng quá khớp và duy trì hiệu suất mạnh mẽ. 

Hướng đi tương lai cho bộ dữ liệu thị giác máy tính

Cộng đồng AI theo truyền thống tập trung vào việc cải thiện hiệu suất bằng cách xây dựng các mô hình sâu hơn với nhiều lớp hơn. Tuy nhiên, khi AI tiếp tục phát triển, trọng tâm đang chuyển từ tối ưu hóa mô hình sang cải thiện chất lượng bộ dữ liệu. Andrew Ng, thường được gọi là "cha đẻ của AI", tin rằng "sự thay đổi quan trọng nhất mà thế giới AI cần trải qua trong thập kỷ này sẽ là sự chuyển đổi sang AI lấy dữ liệu làm trung tâm." 

Cách tiếp cận này nhấn mạnh việc tinh chỉnh các bộ dữ liệu bằng cách cải thiện độ chính xác của nhãn, loại bỏ các ví dụ nhiễu và đảm bảo tính đa dạng. Đối với thị giác máy tính, các nguyên tắc này rất quan trọng để giải quyết các vấn đề như độ chệch và dữ liệu chất lượng thấp, cho phép các mô hình hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.

Hướng tới tương lai, sự tiến bộ của thị giác máy tính sẽ dựa vào việc tạo ra các bộ dữ liệu nhỏ hơn, chất lượng cao hơn thay vì thu thập một lượng lớn dữ liệu. Theo Andrew Ng, "Cải thiện dữ liệu không phải là một bước tiền xử lý một lần; đó là một phần cốt lõi của quá trình lặp đi lặp lại trong phát triển mô hình học máy." Bằng cách tập trung vào các nguyên tắc lấy dữ liệu làm trung tâm, thị giác máy tính sẽ tiếp tục trở nên dễ tiếp cận, hiệu quả và có tác động hơn trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Những điều cần nhớ

Dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong suốt vòng đời của một mô hình thị giác máy tính. Từ thu thập dữ liệu đến tiền xử lý, huấn luyện, xác thực và kiểm tra, chất lượng của dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ tin cậy của mô hình. Bằng cách ưu tiên dữ liệu chất lượng cao và gán nhãn chính xác, chúng ta có thể xây dựng các mô hình thị giác máy tính mạnh mẽ, mang lại kết quả đáng tin cậy và chính xác. 

Khi chúng ta tiến tới một tương lai dựa trên dữ liệu, điều cần thiết là phải giải quyết các cân nhắc về đạo đức để giảm thiểu rủi ro liên quan đến các quy định về thành kiến và quyền riêng tư. Cuối cùng, đảm bảo tính toàn vẹn và công bằng của dữ liệu là chìa khóa để khai thác toàn bộ tiềm năng của các công nghệ thị giác máy tính.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Xem các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm các ứng dụng AI trong các lĩnh vực như nông nghiệp và sản xuất.