Phát Hiện Đối Tượng

Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ cơ bản trong thị giác máy tính (CV), bao gồm việc xác định và định vị một hoặc nhiều đối tượng trong một hình ảnh hoặc video. Mục tiêu không chỉ là phân loại các đối tượng là gì mà còn xác định vị trí của chúng, thường bằng cách vẽ một khung giới hạn (bounding box) xung quanh mỗi đối tượng. Công nghệ này đóng vai trò là nền tảng cho nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến, cho phép máy móc nhận biết và diễn giải môi trường vật lý của chúng với mức độ hiểu biết cao.

Phát hiện đối tượng hoạt động như thế nào

Các mô hình phát hiện đối tượng thường được xây dựng bằng cách sử dụng học sâu (DL), đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN). Quy trình này bao gồm việc đưa một hình ảnh vào mạng, sau đó xuất ra một danh sách các đối tượng được phát hiện, mỗi đối tượng có một nhãn lớp (ví dụ: "người", "ô tô", "chó"), một điểm tin cậy (confidence score) và tọa độ của khung giới hạn của nó.

Các kiến trúc phát hiện đối tượng hiện đại bao gồm hai phần chính: một backbone để trích xuất các đặc trưng từ ảnh đầu vào và một detection head để dự đoán các hộp giới hạn và các lớp. Các kiến trúc này thường được phân loại là detector một giai đoạn hoặc hai giai đoạn.

• Các Mô Hình Phát Hiện Đối Tượng Một Giai Đoạn (One-Stage Object Detectors): Các mô hình như họ Ultralytics YOLO thực hiện phát hiện trong một lần duy nhất, làm cho chúng rất nhanh và phù hợp để suy luận theo thời gian thực (real-time inference). Chúng dự đoán tất cả các hộp giới hạn (bounding box) và xác suất lớp đồng thời.
• Các bộ phát hiện đối tượng hai giai đoạn: Các kiến trúc như R-CNN và các biến thể của nó trước tiên đề xuất các vùng quan tâm và sau đó phân loại các đối tượng trong các vùng đó. Mặc dù thường rất chính xác, nhưng chúng có thể chậm hơn so với các bộ phát hiện một giai đoạn.

So sánh phát hiện đối tượng với các tác vụ CV khác

Điều quan trọng là phải phân biệt phát hiện đối tượng với các tác vụ thị giác máy tính liên quan khác:

• Phân loại ảnh (Image Classification): Gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh (ví dụ: "đây là hình ảnh một con mèo"). Nó không định vị đối tượng.
• Phân vùng ảnh (Image Segmentation): Phân loại từng pixel trong một hình ảnh, cung cấp một đường viền chính xác của các đối tượng. Phân vùng thể hiện (Instance segmentation) phân biệt giữa các thể hiện khác nhau của cùng một lớp đối tượng, trong khi phân vùng ngữ nghĩa (semantic segmentation) coi tất cả các thể hiện của một lớp là một thực thể.
• Theo dõi đối tượng: Một phần mở rộng của phát hiện đối tượng, theo dõi một đối tượng cụ thể trên nhiều khung hình trong một video, duy trì danh tính của nó theo thời gian. Bạn có thể tìm hiểu thêm trong hướng dẫn của chúng tôi về theo dõi các đối tượng chuyển động trong video.

Các Ứng dụng Thực tế

Phát hiện đối tượng là một công nghệ mang tính chuyển đổi được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp.

1. Xe tự hành: Trong xe tự lái, phát hiện đối tượng là rất quan trọng để xác định người đi bộ, người đi xe đạp, các phương tiện khác và tín hiệu giao thông để điều hướng an toàn. Các công ty như Waymo và Tesla đã đầu tư rất nhiều vào công nghệ này để cung cấp năng lượng cho các hệ thống tự hành của họ.
2. Ứng dụng AI trong lĩnh vực Sản xuất: Trên dây chuyền lắp ráp, các mô hình phát hiện tự động phát hiện các khuyết tật hoặc xác minh rằng các thành phần được lắp ráp chính xác. Điều này tăng cường kiểm soát chất lượng và cải thiện hiệu quả sản xuất.
3. Bảo mật và Giám sát: Các hệ thống tự động sử dụng phát hiện đối tượng để xác định những cá nhân trái phép, các gói hàng bị bỏ rơi hoặc các hoạt động bất thường trong thời gian thực, như được trình bày chi tiết trong hướng dẫn của chúng tôi về xây dựng hệ thống báo động an ninh.
4. AI trong chăm sóc sức khỏe (AI in Healthcare): Trong phân tích hình ảnh y tế (medical image analysis), các mô hình hỗ trợ các bác sĩ радиолог bằng cách phát hiện và làm nổi bật các bất thường như khối u hoặc gãy xương trong tia X và chụp CT. Bạn có thể đọc về sử dụng YOLO11 để phát hiện khối u trong blog của chúng tôi.
5. AI trong nông nghiệp (AI in Agriculture): Máy bay không người lái và robot trên mặt đất được trang bị tính năng phát hiện đối tượng có thể theo dõi sức khỏe cây trồng, xác định sâu bệnh và ước tính năng suất với độ chính xác cao.

Công cụ và Đào tạo

Việc phát triển và triển khai các mô hình object detection (phát hiện đối tượng) bao gồm một hệ sinh thái phong phú các công cụ và kỹ thuật.

• Framework: Các framework học sâu phổ biến như PyTorch và TensorFlow cung cấp các thư viện cốt lõi để xây dựng mô hình.
• Các mô hình: Ultralytics cung cấp các mô hình hiện đại như YOLOv8 và YOLO11, được tối ưu hóa để cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác. Bạn có thể xem chúng so sánh với các mô hình khác như thế nào trong các trang so sánh mô hình của chúng tôi.
• Nền tảng: Ultralytics HUB đơn giản hóa toàn bộ quy trình làm việc, từ quản lý bộ dữ liệu như bộ dữ liệu COCO phổ biến đến huấn luyện các mô hình tùy chỉnh và tạo điều kiện triển khai mô hình.
• Các kỹ thuật (Techniques): Quá trình huấn luyện thường được hưởng lợi từ các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu để cải thiện tính mạnh mẽ và học chuyển giao để tận dụng kiến thức từ các mô hình được huấn luyện trước. Hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng các số liệu như mAP và IoU, như được giải thích trong hướng dẫn về các số liệu hiệu suất của chúng tôi.