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

Tính đến năm 2019, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của doanh nghiệp đã tăng 270% so với bốn năm trước. 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 nhiều công nghệ, từ phát hiện bệnh trong 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 các hệ thống an ninh. 

Độ chính xác đáng chú ý và hiệu suất vô song của các mô hình thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11 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 đào tạo, xác thực và kiểm tra các mô hình. 

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

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

Các mô hình thị giác máy tính có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về hình ảnh và video để nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác. Ví dụ, một mô hình phát hiện đối tượng có thể được đào tạo 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 dữ liệu đào tạo này ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình . 

Vì các mô hình thị giác máy tính chỉ có thể học từ dữ liệu mà chúng tiếp xúc, việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao và các ví dụ đa dạng là rất quan trọng đối với 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 thiên vị hoặc không chính xác. 

Đây là lý do tại sao việc hiểu rõ vai trò của dữ liệu trong quá trình đào tạo mô hình lại quan trọng. Trước khi tìm hiểu các đặc điểm của dữ liệu chất lượng cao, hãy cùng tìm hiểu các loại tập dữ liệu mà bạn có thể gặp phải khi đào tạo các mô hình thị giác máy tính.

Các loại tập dữ liệu thị giác máy tính

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

• Dữ liệu đào tạo : Đây là tập dữ liệu chính được sử dụng để đào tạo mô hình từ đầu. Nó bao gồm hình ảnh và video có nhãn được xác định trước, cho phép mô hình học các mẫu và nhận dạng đối tượng. 
• Dữ liệu xác thực : Đây là một tập hợp dữ liệu được sử dụng để kiểm tra mức độ hiệu quả của mô hình trong khi đang được đào tạo. Nó giúp đảm bảo mô hình hoạt động chính xác trên dữ liệu mới, chưa từng thấy.
• Dữ liệu thử nghiệm : Một tập dữ liệu riêng biệt được sử dụng để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình đã được đào tạo. Nó kiểm tra mức độ mô hình có thể đưa ra dự đoán 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 đều cần thiết để xây dựng các mô hình thị giác máy tính thành công. Sau 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 chặt chẽ các tình huống thực tế và bao gồm các nhãn chính xác. Ví dụ, khi nói đến Vision AI trong 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 nên bao gồm các ô tô có hình dạng, kích thước và màu sắc khác nhau trong các bối cảnh khác nhau (ngày, đêm, mưa, v.v.).
• Tính nhất quán : Các tập dữ liệu chất lượng cao tuân theo một định dạng và tiêu chuẩn chất lượng thống 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 thống nhất.
• Tính kịp thời : Các tập dữ liệu được cập nhật thường xuyên có thể theo kịp những thay đổi trong thế giới thực. Giả sử bạn đang đào tạo một mô hình để phát hiện mọi loại xe. Nếu có những loại xe mới, như xe tay ga điện, được giới thiệu, chúng nên được thêm vào tập dữ liệu để đảm bảo mô hình vẫn chính xác và cập nhật.
• Quyền riêng tư : Nếu một tập dữ liệu bao gồm thông tin nhạy cảm, như ảnh của mọi người, thì nó phải tuân theo các quy tắc về quyền riêng tư. Các kỹ thuật như ẩn danh (xóa thông tin chi tiết có thể nhận dạng) và che giấu dữ liệu (ẩn các phần nhạy cảm) có thể bảo vệ quyền riêng tư trong khi vẫn 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 việc cân nhắc dữ liệu chất lượng thấp có thể ảnh hưởng đến mô hình thị giác máy tính của bạn như thế nào cũng quan trọng không kém.

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 đào tạo nhưng gặp khó khăn với dữ liệu mới hoặc chưa thấy, thường là do tập dữ liệu thiếu sự đa dạng. Ngược lại, underfitting xảy ra khi tập 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 tập dữ liệu đa dạng, không thiên vị và chất lượng cao, đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy trong cả ứng dụng đào tạo và ứng dụng thực tế.

‍

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

Đôi khi, dữ liệu chất lượng thấp có thể là kết quả của việc đơn giản hóa dữ liệu. Việc 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 quá trình thị giác máy tính , từ thu thập đến triển khai , lại quan trọng đến vậy. Theo nguyên tắc chung, các tập dữ liệu phải bao gồm các tính năng thiết yếu trong khi vẫn đa dạng và chính xác để đảm bảo dự đoán mô hình đáng tin cậy.

‍

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

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

Tất cả bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu đáng tin cậy. Sử dụng nhiều nguồn khác nhau như crowdsourcing, dữ liệu từ nhiều vùng địa lý khác nhau và tạo dữ liệu tổng hợp giúp giảm độ lệch và giúp các mô hình xử lý các tình huống thực tế. Sau khi dữ liệu được thu thập, quá trình xử lý trước là rất quan trọng. Các kỹ thuật như chuẩn hóa, giúp chia tỷ lệ các giá trị pixel thành một phạm vi nhất quán và tăng cường , áp dụng các phép biến đổi như xoay, lật và thu phóng, giúp cải thiện tập dữ liệu. Các bước này giúp mô hình của bạn khái quát hóa tốt hơn và trở nên mạnh mẽ hơn, giảm nguy cơ quá khớp.

Phân chia tập dữ liệu đúng cách là một bước quan trọng khác. Một cách tiếp cận phổ biến là phân bổ 70% dữ liệu cho mục đích đào tạo, 15% cho mục đích xác thực và 15% cho mục đích thử nghiệm. Kiểm tra lại để đảm bảo không có sự chồng chéo 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 đào tạo trước như YOLO11 để tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. YOLO11 , được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn và được thiết kế cho nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau, có thể được tinh chỉnh trên tập dữ liệu cụ thể của bạn để đáp ứng nhu cầu của bạn. Bằng cách điều chỉnh mô hình theo dữ liệu của bạn, bạn có thể tránh tình trạng quá khớp và duy trì hiệu suất mạnh mẽ. 

Con đường phía trước cho các tập 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 các mô hình sang cải thiện chất lượng của các tập 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 thay đổi sang AI lấy dữ liệu làm trung tâm ". 

Cách tiếp cận này nhấn mạnh vào việc tinh chỉnh các tập 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 lệch và dữ liệu chất lượng thấp, cho phép các mô hình hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.

Nhìn về tương lai, sự tiến bộ của thị giác máy tính sẽ dựa vào việc tạo ra các tập dữ liệu nhỏ hơn, chất lượng cao hơn là thu thập một lượng lớn dữ liệu. Theo Andrew Ng, "Cải thiện dữ liệu không phải là bước tiền xử lý một lần; đó là một phần cốt lõi của quá trình lặp đi lặp lại của quá trình 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 hơn, hiệu quả hơn và có tác động hơn trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Những điểm chính

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong suốt vòng đời của mô hình thị giác. Từ thu thập dữ liệu đến xử lý trước, đào tạo, xác thực và thử nghiệm, chất lượng 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 dán 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 hướng tới 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 sự thiên vị và các quy định về quyền riêng tư. Cuối cùng, đảm bảo tính toàn vẹn và công bằng của dữ liệu là chìa khóa để mở khóa 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 .