Ultralytics Platform: Năm công cụ, một nền tảng thị giác máy tính

Hôm nay, chúng tôi ra mắt Ultralytics Platform, nền tảng thị giác máy tính toàn diện từ đầu đến cuối, được thiết kế để đơn giản hóa cách xây dựng và triển khai hệ thống AI thị giác. Dù thị giác máy tính, một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc diễn giải hình ảnh và video, hiện đã vận hành nhiều hệ thống mà chúng ta sử dụng hằng ngày, việc xây dựng các giải pháp này vốn phức tạp.

Đối với nhiều kỹ sư AI và nhà phát triển machine learning, việc xây dựng ứng dụng thị giác máy tính vẫn đòi hỏi phải chuyển đổi qua lại giữa nhiều công cụ trong suốt quá trình phát triển. Một nhóm có thể quản lý dataset và gán nhãn trên một nền tảng, chạy huấn luyện model trên một nền tảng khác, rồi dựa vào các dịch vụ bổ sung để kiểm tra dự đoán, theo dõi thí nghiệm và triển khai hệ thống vào môi trường production.

Khi project mở rộng, việc chuyển đổi giữa các công cụ có thể làm chậm quá trình phát triển và tăng chi phí vận hành. Thay vì tập trung cải thiện model và xây dựng ứng dụng thị giác máy tính mới, các nhóm thường phải dành thời gian quản lý workflow, di chuyển dữ liệu giữa các công cụ và cấu hình hạ tầng.

Ultralytics Platform được tạo ra để hợp lý hóa và tăng tốc quy trình này. Bằng cách tích hợp gán nhãn, huấn luyện, validation, triển khai và giám sát vào cùng một môi trường, nền tảng thay thế nhiều công cụ trong toàn bộ hệ thống AI thị giác bằng một nền tảng thị giác máy tính duy nhất, giúp các nhóm xây dựng và triển khai hệ thống AI thị giác có khả năng mở rộng hiệu quả hơn.

Hình 1. Tổng quan về quá trình chuẩn bị dataset bằng Ultralytics Platform (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách Ultralytics Platform thay thế nhiều công cụ bằng một nền tảng thị giác máy tính thống nhất. Hãy bắt đầu!

Vấn đề sử dụng nhiều công cụ trong quá trình phát triển thị giác máy tính#

Xây dựng giải pháp thị giác máy tính bao gồm nhiều giai đoạn, từ chuẩn bị dataset đến triển khai hệ thống vào môi trường production. Trong nhiều trường hợp, các nhóm sử dụng những công cụ khác nhau cho từng phần của workflow này, bao gồm:

• Công cụ quản lý dataset: Các nhóm sử dụng những công cụ này để lưu trữ và sắp xếp hình ảnh, video sẽ được dùng làm dữ liệu huấn luyện cho hệ thống thị giác máy tính.
• Công cụ gán nhãn: Các nền tảng này cho phép nhà phát triển và nhóm dữ liệu gán nhãn đối tượng, phân đoạn hoặc keypoint trong hình ảnh để hệ thống học các mẫu từ dữ liệu hình ảnh.
• Công cụ và framework huấn luyện model: Nhà phát triển dựa vào các công cụ này để huấn luyện hệ thống thị giác máy tính bằng dataset đã gán nhãn và model deep learning, thường làm việc với các framework machine learning dựa trên Python như PyTorch và TensorFlow.
• Công cụ kiểm thử và suy luận: Trước khi triển khai, các nhóm chạy model trên hình ảnh hoặc video mới để kiểm tra dự đoán và đánh giá hiệu năng của hệ thống.
• Công cụ triển khai và giám sát: Khi giải pháp AI thị giác sẵn sàng đưa vào sử dụng, cần có thêm hạ tầng để chạy ứng dụng trong môi trường production và theo dõi hiệu năng theo thời gian.

Việc quản lý riêng lẻ các công cụ này có thể khiến workflow phát triển khó phối hợp hơn. Các nhóm phải dành thời gian di chuyển dữ liệu giữa các nền tảng, duy trì tích hợp và cấu hình hạ tầng thay vì tập trung cải thiện ứng dụng thị giác máy tính.

Nền tảng AI thị giác toàn diện từ đầu đến cuối là gì?#

Trước khi tìm hiểu sâu hơn về các tính năng chính và khả năng của Ultralytics Platform, hãy cùng làm rõ ý nghĩa của một nền tảng thị giác máy tính toàn diện từ đầu đến cuối.

Nói đơn giản, Ultralytics Platform cung cấp một nơi để nhà phát triển xây dựng và chạy ứng dụng thị giác máy tính. Thay vì dựa vào các dịch vụ riêng biệt cho từng phần của quá trình phát triển, cá nhân và nhóm có thể làm việc với dữ liệu hình ảnh, huấn luyện model và thuật toán, kiểm thử kết quả cũng như chạy ứng dụng trong cùng một môi trường.

Hình 2. Kiểm thử model trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Cách tiếp cận này giúp nhà phát triển thử nghiệm, cải thiện hệ thống và thúc đẩy project dễ dàng hơn mà không phải liên tục chuyển đổi giữa các công cụ.

Cách Ultralytics Platform đơn giản hóa workflow AI thị giác#

Ultralytics Platform được định hình qua nhiều năm làm việc sát sao với cộng đồng thị giác máy tính. Các cuộc trao đổi của chúng tôi với nhà phát triển và những nhóm xây dựng hệ thống AI thị giác liên tục đề cập đến một số thách thức phổ biến.

Ví dụ, một mối quan tâm chính là gán nhãn dữ liệu, việc này có thể tốn nhiều thời gian khi cần gán nhãn các dataset lớn. Một thách thức khác xuất hiện khi các nhóm đưa hệ thống vào production, bởi việc triển khai ứng dụng trên các môi trường và cấu hình phần cứng khác nhau thường cần thêm công cụ.

Nhiều nhóm cũng phải xử lý tình trạng chuyển đổi giữa các công cụ, vì công cụ gán nhãn, môi trường huấn luyện và hệ thống triển khai thường nằm rải rác trên nhiều nền tảng. Ultralytics Platform giải quyết tất cả những vấn đề này bằng nhiều tính năng tích hợp sẵn.

Tổng quan về các tính năng chính của Ultralytics Platform#

Vậy hãy cùng tìm hiểu một số chức năng chính của Ultralytics Platform giúp giải quyết những thách thức này và hợp lý hóa toàn bộ workflow AI thị giác:

• Gán nhãn dữ liệu thông minh: Các công cụ gán nhãn tích hợp giúp nhóm gán nhãn dataset nhanh hơn nhờ những tính năng như gán nhãn thông minh sử dụng Segment Anything Model (SAM) và phím tắt giúp đơn giản hóa workflow gán nhãn.
• Huấn luyện model tích hợp: Nhà phát triển có thể huấn luyện model đã được huấn luyện trước trực tiếp trên nền tảng, đồng thời theo dõi thí nghiệm và giám sát hiệu năng thông qua dashboard tương tác.
• Kiểm thử suy luận trên trình duyệt: Các nhóm có thể nhanh chóng kiểm thử dự đoán trong trình duyệt để đánh giá hiệu năng của hệ thống trước khi triển khai vào môi trường production.
• Tùy chọn triển khai linh hoạt: Model có thể được xuất sang 17 định dạng khác nhau hoặc triển khai thông qua dịch vụ suy luận dùng chung và endpoint chuyên dụng tại 43 khu vực trên toàn cầu.
• Giám sát tích hợp: Nền tảng cung cấp dashboard giúp các nhóm theo dõi kết quả thí nghiệm, hiệu năng hệ thống và tình trạng triển khai tại cùng một nơi.

Từ dữ liệu thô đến triển khai với Ultralytics Platform#

Khi tìm hiểu thêm về Ultralytics Platform, bạn có thể tự hỏi việc sử dụng nền tảng trên thực tế diễn ra như thế nào. Để hình dung rõ hơn, hãy cùng xem qua một ví dụ đơn giản.

Hãy tưởng tượng việc xây dựng một hệ thống kiểm tra trực quan cho dây chuyền sản xuất. Mục tiêu là tự động nhận diện sản phẩm hư hỏng hoặc lỗi khi chúng di chuyển qua quy trình sản xuất.

Quy trình thường bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu hình ảnh. Với nền tảng thị giác máy tính mới của Ultralytics, bạn có thể tải hình ảnh hoặc video về sản phẩm trên dây chuyền sản xuất lên và sắp xếp chúng thành các dataset dùng để huấn luyện model phát hiện lỗi.

Tiếp theo là gán nhãn dữ liệu. Với các công cụ gán nhãn thủ công hoặc ứng dụng AI tích hợp sẵn của nền tảng, bạn có thể gán nhãn lỗi trực tiếp trên hình ảnh cho 5 tác vụ phát hiện. Những cải tiến đằng sau các tính năng như gán nhãn thông minh sử dụng SAM và mẫu khung xương pose tích hợp, cho phép đặt keypoint chỉ bằng một cú nhấp, giúp đơn giản hóa workflow vốn có thể mất hàng giờ.

Khi dataset đã sẵn sàng, bạn có thể chuyển sang huấn luyện model. Nền tảng cho phép bạn huấn luyện model thị giác máy tính, chẳng hạn như model Ultralytics YOLO, bằng dữ liệu đã gán nhãn. Trong quá trình huấn luyện, bạn có thể giám sát các chỉ số hiệu năng, theo dõi thí nghiệm và tối ưu model theo thời gian để cải thiện hiệu năng hệ thống ngay trên một dashboard.

Sau khi huấn luyện, bước tiếp theo là kiểm thử và validation. Bạn có thể chạy dự đoán trên hình ảnh mới ngay trong nền tảng để kiểm tra khả năng phát hiện lỗi của hệ thống và xác định những điểm cần cải thiện thêm.

Cuối cùng, khi hệ thống hoạt động tốt, bạn có thể triển khai vào môi trường production. Ultralytics Platform hỗ trợ xuất model sang nhiều định dạng hoặc triển khai model thông qua các dịch vụ suy luận và endpoint để chạy trong môi trường thực tế.

Hình 3. Ví dụ về cách xuất model bằng Ultralytics Platform (Nguồn)

Bằng cách hỗ trợ từng bước trong pipeline này, Ultralytics Platform giúp chuyển đổi dễ dàng hơn từ dữ liệu hình ảnh thô sang một ứng dụng thị giác máy tính hoạt động được, có khả năng tự động phát hiện lỗi trên dây chuyền sản xuất.

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ bởi AI thị giác mà bạn có thể xây dựng với Ultralytics Platform#

Trong hầu hết ứng dụng có thể chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thành thông tin và dùng thông tin đó để tự động hóa quy trình, thị giác máy tính đều có thể tạo ra khác biệt. Điều này đúng với nhiều ngành, từ chăm sóc sức khỏe đến công nghiệp ô tô, và Ultralytics Platform được xây dựng để hỗ trợ tính linh hoạt đó.

Nền tảng hỗ trợ trực tiếp các model tiên tiến nhất như Ultralytics YOLO26 và nhiều tác vụ thị giác máy tính, bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại ảnh, phân đoạn instance, ước tính pose và phát hiện hộp giới hạn định hướng (OBB). Nhờ tính linh hoạt này, nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng cho nhiều tình huống khác nhau cần phân tích hình ảnh hoặc video.

Ví dụ, các nhóm có thể tạo hệ thống giám sát dưới nước theo thời gian thực trong môi trường biển, đếm tế bào trong nghiên cứu y khoa và sinh học, theo dõi động vật hoang dã ở các hệ sinh thái xa xôi, hỗ trợ hệ thống nhận thức cho xe tự hành và điều hướng robot trong môi trường phức tạp. Đó chỉ là một phần nhỏ trong những khả năng của thị giác máy tính.

Hình 4. Gán nhãn ảnh để phát hiện động vật hoang dã trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Vì sao Ultralytics Platform là tương lai của AI thị giác#

Khi thị giác máy tính ngày càng được ứng dụng rộng rãi, việc giúp mọi người dễ tiếp cận hơn với quá trình phát triển AI thị giác ngày càng trở nên quan trọng. Nhiều nhà phát triển và tổ chức muốn thử nghiệm với dữ liệu hình ảnh và xây dựng ứng dụng AI, nhưng các thiết lập phát triển truyền thống có thể gây khó khăn khi bắt đầu.

Ultralytics Platform giúp hạ thấp những rào cản này bằng cách cung cấp môi trường để nhà phát triển nhanh chóng bắt đầu làm việc với công nghệ thị giác máy tính. Thay vì dành thời gian thiết lập hạ tầng hoặc tích hợp các công cụ khác nhau, các nhóm có thể tập trung thử nghiệm ý tưởng và xây dựng ứng dụng thực tiễn.

Khả năng tiếp cận này mở ra cơ hội cho nhiều nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức hơn khám phá AI thị giác. Nhờ đó, nhiều nhóm hơn có thể chuyển dữ liệu hình ảnh thành thông tin chuyên sâu hữu ích và tạo ứng dụng giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Khi AI thị giác tiếp tục mở rộng trên nhiều ngành, chúng tôi tin rằng Ultralytics Platform sẽ giúp quá trình phát triển trở nên dễ tiếp cận hơn và đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của thị giác máy tính.

Bắt đầu với Ultralytics Platform#

Bắt đầu xây dựng các project thị giác máy tính với Ultralytics Platform ngay hôm nay. Bạn có thể khám phá nền tảng với gói miễn phí, bao gồm credit đăng ký để huấn luyện trên cloud và quyền truy cập các công cụ cốt lõi nhằm quản lý dataset, gán nhãn ảnh, huấn luyện model và triển khai ứng dụng.

Khi project phát triển, bạn có thể mở rộng mức sử dụng với các gói bổ sung cung cấp thêm tài nguyên tính toán, dung lượng lưu trữ, tính năng cộng tác và năng lực triển khai. Nền tảng cũng sử dụng hệ thống tính phí bằng credit cho các dịch vụ như huấn luyện trên cloud và endpoint được quản lý, cho phép các nhóm chạy thí nghiệm và triển khai ứng dụng đồng thời theo dõi mức sử dụng một cách minh bạch.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính đang nhanh chóng chuyển từ các thí nghiệm nghiên cứu sang hệ thống thực tế vận hành công nghệ hằng ngày. Ultralytics Platform giúp đẩy nhanh sự chuyển đổi này bằng cách cung cấp cho nhà phát triển phương thức đơn giản hơn để xây dựng, kiểm thử và triển khai ứng dụng AI thị giác. Khi có ít rào cản hơn giữa ý tưởng và triển khai, thế hệ giải pháp thị giác máy tính tiếp theo có thể được xây dựng nhanh hơn bao giờ hết.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá repository GitHub để tìm hiểu thêm về các model thị giác máy tính. Đọc về những ứng dụng như AI trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong robot học trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép và bắt đầu xây dựng model AI thị giác của riêng bạn.