Khám phá lịch sử, thành tựu, thách thức và định hướng tương lai của các mô hình tầm nhìn.
Hãy tưởng tượng bạn bước vào một cửa hàng nơi máy ảnh nhận dạng khuôn mặt của bạn, phân tích tâm trạng của bạn và đề xuất các sản phẩm phù hợp với sở thích của bạn — tất cả đều trong thời gian thực. Đây không phải là khoa học viễn tưởng mà là một thực tế được kích hoạt bởi các mô hình tầm nhìn hiện đại. Theo báo cáo của Fortune Business Insight, quy mô thị trường thị giác máy tính toàn cầu được định giá 20,31 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng từ 25,41 tỷ USD vào năm 2024 lên 175,72 tỷ USD vào năm 2032, phản ánh những tiến bộ nhanh chóng và việc áp dụng công nghệ này ngày càng tăng trong các ngành khác nhau.
Trường thị giác máy tính cho phép máy tính phát hiện, xác định và phân tích các đối tượng trong hình ảnh. Tương tự như các lĩnh vực liên quan đến AI khác, thị giác máy tính đã trải qua sự phát triển nhanh chóng trong vài thập kỷ qua, đạt được những tiến bộ đáng kể.
Lịch sử của thị giác máy tính rất rộng lớn. Trong những năm đầu, các mô hình thị giác máy tính có khả năng phát hiện các hình dạng và cạnh đơn giản, thường bị giới hạn trong các tác vụ cơ bản như nhận dạng các mẫu hình học hoặc phân biệt giữa các vùng sáng và tối. Tuy nhiên, các mô hình ngày nay có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như phát hiện đối tượng thời gian thực, nhận dạng khuôn mặt và thậm chí diễn giải cảm xúc từ nét mặt với độ chính xác và hiệu quả vượt trội. Sự tiến bộ ấn tượng này làm nổi bật những bước tiến đáng kinh ngạc được thực hiện trong sức mạnh tính toán, sự tinh vi của thuật toán và sự sẵn có của một lượng lớn dữ liệu để đào tạo.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những cột mốc quan trọng trong sự phát triển của thị giác máy tính. Chúng ta sẽ hành trình qua những khởi đầu ban đầu của nó, đi sâu vào tác động biến đổi của Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và kiểm tra những tiến bộ đáng kể sau đó.
Cũng như các lĩnh vực AI khác, sự phát triển ban đầu của thị giác máy tính bắt đầu với nghiên cứu nền tảng và công việc lý thuyết. Một cột mốc quan trọng là công trình tiên phong của Lawrence G. Roberts về nhận dạng đối tượng 3D, được ghi lại trong luận án "Nhận thức máy móc về chất rắn ba chiều" vào đầu những năm 1960. Những đóng góp của ông đã đặt nền móng cho những tiến bộ trong tương lai trong lĩnh vực này.
Nghiên cứu thị giác máy tính ban đầu tập trung vào các kỹ thuật xử lý hình ảnh, chẳng hạn như phát hiện cạnh và trích xuất tính năng. Các thuật toán như toán tử Sobel, được phát triển vào cuối những năm 1960, là một trong những thuật toán đầu tiên phát hiện các cạnh bằng cách tính toán độ dốc của cường độ hình ảnh.
Các kỹ thuật như máy dò cạnh Sobel và Canny đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định ranh giới trong hình ảnh, rất cần thiết để nhận dạng các đối tượng và hiểu cảnh.
Vào những năm 1970, nhận dạng mẫu nổi lên như một lĩnh vực quan trọng của thị giác máy tính. Các nhà nghiên cứu đã phát triển các phương pháp để nhận dạng hình dạng, kết cấu và đối tượng trong hình ảnh, mở đường cho các nhiệm vụ thị giác phức tạp hơn.
Một trong những phương pháp ban đầu để nhận dạng mẫu liên quan đến việc khớp mẫu, trong đó một hình ảnh được so sánh với một tập hợp các mẫu để tìm ra kết quả phù hợp nhất. Cách tiếp cận này bị hạn chế bởi độ nhạy của nó đối với các biến thể về quy mô, xoay và nhiễu.
Các hệ thống thị giác máy tính ban đầu bị hạn chế bởi sức mạnh tính toán hạn chế của thời đại. Máy tính trong những năm 1960 và 1970 cồng kềnh, đắt tiền và có khả năng xử lý hạn chế.
Học sâu và Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đánh dấu một thời điểm quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Những tiến bộ này đã thay đổi đáng kể cách máy tính diễn giải và phân tích dữ liệu trực quan, cho phép một loạt các ứng dụng mà trước đây được cho là không thể.
Hành trình của các mô hình tầm nhìn đã được mở rộng, bao gồm một số mô hình đáng chú ý nhất:
Việc sử dụng thị giác máy tính là rất nhiều. Ví dụ, các mô hình tầm nhìn như Ultralytics YOLOv8 được sử dụng trong hình ảnh y tế để phát hiện các bệnh như ung thư và bệnh võng mạc tiểu đường. Họ phân tích X-quang, MRI và CT scan với độ chính xác cao, xác định sớm các bất thường. Khả năng phát hiện sớm này cho phép can thiệp kịp thời và cải thiện kết quả của bệnh nhân.
Các mô hình thị giác máy tính giúp giám sát và bảo vệ các loài có nguy cơ tuyệt chủng bằng cách phân tích hình ảnh và video từ môi trường sống của động vật hoang dã. Họ xác định và theo dõi hành vi của động vật, cung cấp dữ liệu về dân số và chuyển động của nó. Công nghệ này cung cấp thông tin cho các chiến lược bảo tồn và các quyết định chính sách để bảo vệ các loài như hổ và voi.
Với sự trợ giúp của AI tầm nhìn, các mối đe dọa môi trường khác như cháy rừng và phá rừng có thể được theo dõi, đảm bảo thời gian phản hồi nhanh từ chính quyền địa phương.
Mặc dù họ đã đạt được những thành tựu đáng kể, do sự phức tạp cực độ và tính chất đòi hỏi của sự phát triển, các mô hình tầm nhìn phải đối mặt với nhiều thách thức đòi hỏi phải nghiên cứu liên tục và những tiến bộ trong tương lai.
Các mô hình thị giác, đặc biệt là các mô hình học sâu, thường được xem là "hộp đen" với độ trong suốt hạn chế. Điều này là do các mô hình như vậy là vô cùng phức tạp. Việc thiếu khả năng diễn giải cản trở sự tin tưởng và trách nhiệm giải trình, đặc biệt là trong các ứng dụng quan trọng như chăm sóc sức khỏe chẳng hạn.
Đào tạo và triển khai các mô hình AI hiện đại đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể. Điều này đặc biệt đúng đối với các mô hình thị giác, thường yêu cầu xử lý một lượng lớn dữ liệu hình ảnh và video. Hình ảnh và video độ nét cao, là một trong những đầu vào đào tạo sử dụng nhiều dữ liệu nhất, làm tăng thêm gánh nặng tính toán. Ví dụ, một hình ảnh HD duy nhất có thể chiếm vài megabyte dung lượng lưu trữ, làm cho quá trình đào tạo tốn nhiều tài nguyên và thời gian. Điều này đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và các thuật toán thị giác máy tính được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu mở rộng và các tính toán phức tạp liên quan đến việc phát triển các mô hình thị giác hiệu quả. Nghiên cứu về các kiến trúc hiệu quả hơn, nén mô hình và các bộ tăng tốc phần cứng như GPU và TPU là những lĩnh vực chính sẽ thúc đẩy tương lai của các mô hình tầm nhìn. Những cải tiến này nhằm mục đích giảm nhu cầu tính toán và tăng hiệu quả xử lý. Hơn nữa, tận dụng các mô hình được đào tạo trước tiên tiến như YOLOv8 có thể làm giảm đáng kể nhu cầu đào tạo mở rộng, hợp lý hóa quá trình phát triển và nâng cao hiệu quả.
Ngày nay, các ứng dụng của các mô hình thị giác rất phổ biến, từ chăm sóc sức khỏe, chẳng hạn như phát hiện khối u, đến sử dụng hàng ngày như giám sát giao thông. Những mô hình tiên tiến này đã mang lại sự đổi mới cho vô số ngành công nghiệp bằng cách cung cấp độ chính xác, hiệu quả và khả năng nâng cao mà trước đây không thể tưởng tượng được. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, tiềm năng cho các mô hình tầm nhìn để đổi mới và cải thiện các khía cạnh khác nhau của cuộc sống và ngành công nghiệp vẫn là vô biên. Sự phát triển liên tục này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực thị giác máy tính.
Bạn tò mò về tương lai của AI tầm nhìn? Để biết thêm thông tin về những tiến bộ mới nhất, hãy khám phá Ultralytics Tài liệu và kiểm tra các dự án của họ trên Ultralytics GitHub và YOLOv8 GitHub. Ngoài ra, để hiểu rõ hơn về các ứng dụng AI trong các ngành công nghiệp khác nhau, các trang giải pháp về Xe tự lái và Sản xuất cung cấp thông tin đặc biệt hữu ích.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
