Trong lĩnh vực thị giác máy tính, việc áp dụng đột phá và nhanh chóng của các kỹ thuật học sâu Deep learning đã là tiền đề tạo ra rất nhiều giải pháp về nhận dạng đối tượng Object detect
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Một số khái niệm cơ bản
Học sâu, một lĩnh vực con của học máy, áp dụng mạng nơ-ron để phân tích và học từ dữ liệu Mạng nơ-ron mô phỏng cấu trúc và chức năng của não người, bao gồm các lớp nút được kết nối với nhau Mỗi nút nhận đầu vào từ lớp trước, thực hiện các phép toán và truyền đầu ra cho lớp tiếp theo.
Học sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực thị giác máy tính, mang lại khả năng phát hiện đối tượng một cách chính xác và hiệu quả Các thuật toán học sâu được thiết kế để nhận diện các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên những mẫu đó Trong quy trình phát hiện đối tượng, các thuật toán này được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn chứa các đối tượng quan trọng, từ đó giúp nhận dạng và dự đoán các đối tượng thông qua việc xác định các mẫu trong dữ liệu.
Học sâu là phương pháp tiên tiến trong trí tuệ nhân tạo, mô phỏng tư duy của não bộ và vượt trội hơn các phương pháp truyền thống Nó có khả năng xử lý và hiểu các mẫu dữ liệu phức tạp như hình ảnh, văn bản và âm thanh với độ chính xác cao Mạng nơ-ron nhân tạo, với cấu trúc nhiều lớp, tự động nhận diện và rút trích các đặc điểm quan trọng từ dữ liệu đầu vào, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng đối tượng và dự đoán ngôn ngữ tự nhiên.
Hình 2.1 Mô hình mạng học sâu Nguồn: aws
Các thành phần của mạng học sâu: Lớp đầu vào, Lớp ẩn, Lớp đầu ra
Lớp đầu vào của mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm nhiều nút dùng để nhập dữ liệu Các nút này có vai trò quan trọng trong việc xử lý thông tin và truyền tải dữ liệu đến các lớp sâu hơn trong mạng.
Các lớp ẩn trong mạng học sâu xử lý thông tin ở nhiều cấp độ khác nhau, cho phép chúng thích ứng với hành vi khi tiếp nhận thông tin mới Với hàng trăm lớp ẩn, các mạng này có khả năng phân tích vấn đề từ nhiều góc độ đa dạng.
- Lớp đầu ra bao gồm các nút xuất dữ liệu Các mô hình học sâu xuất ra đáp án
"có" hoặc "không" chỉ có hai nút trong lớp đầu ra Mặt khác, các mô hình xuất ra nhiều đáp án hơn sẽ có nhiều nút hơn.
Học sâu giúp máy tính hiểu và phân tích hình ảnh tương tự như con người thông qua việc nhận diện các đặc trưng và đưa ra dự đoán Thị giác máy tính đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phân loại hình ảnh và kiểm duyệt nội dung Mạng nơ-ron tích chập CNN là một kiến trúc phổ biến trong lĩnh vực này, với nhiều mô hình nổi bật như AlexNet, VGGNet và GoogleNet.
Phát hiện đối tượng (Object Detection) là kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính, giúp xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh hoặc video Công nghệ học sâu đã đóng vai trò cách mạng hóa lĩnh vực này, mang lại khả năng phát hiện đối tượng với độ chính xác và hiệu quả cao.
Phát hiện đối tượng là một kỹ thuật trong thị giác máy tính, tập trung vào việc xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh hoặc video Mục tiêu chính là phát hiện tất cả các đối tượng quan trọng, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về vị trí và kích thước của chúng.
Phát hiện vật thể có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như giám sát, xe tự lái và robot Trong xe tự lái, công nghệ này giúp nhận diện và tránh chướng ngại vật, trong khi ở robot, nó hỗ trợ trong việc xác định và thao tác với các vật thể xung quanh.
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính, nhằm xác định vị trí và loại của các đối tượng trong hình ảnh hoặc video Mục tiêu chính là không chỉ nhận diện sự hiện diện của các đối tượng mà còn xác định vị trí của chúng thông qua các hộp giới hạn (bounding boxes) Quy trình này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình học sâu, như mạng nơ-ron tích chập (CNN), để xử lý các đặc trưng hình ảnh và dự đoán tọa độ của các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng.
Trong phát hiện đối tượng, các thuật toán học sâu được đào tạo trên tập dữ liệu lớn chứa các hình ảnh của đối tượng cần nhận diện Thuật toán học cách nhận dạng đối tượng thông qua việc xác định các mẫu trong dữ liệu và áp dụng những mẫu này để dự đoán Các bước triển khai phát hiện đối tượng bằng học sâu bao gồm việc thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất.
Thu thập tập dữ liệu hình ảnh
Chú thích tập dữ liệu ảnh
Tiền xử lý tập dữ liệuĐào tạo mô hình học sâu
Sử dụng mô hình Đánh giá mô hình
Hình 2.2 Các bước phát hiện đối tượng bằng học sâu Bước 1: Thu thập tập dữ liệu hình ảnh
Trong quy trình triển khai hệ thống phát hiện đối tượng bằng học sâu, bước đầu tiên là thu thập tập dữ liệu hình ảnh đại diện cho các đối tượng mục tiêu, như ô tô Để đạt độ chính xác cao, tập dữ liệu cần đa dạng về góc độ, kích thước và điều kiện ánh sáng, giúp mô hình nhận diện đối tượng trong nhiều tình huống khác nhau Sự đa dạng này tăng cường khả năng tổng quát của mô hình và giảm thiểu sai sót trong thực tế Ngoài việc sử dụng các tập dữ liệu công khai như COCO, ImageNet và Pascal VOC, các nhà nghiên cứu có thể xây dựng tập dữ liệu riêng để tùy chỉnh theo nhu cầu và cải thiện hiệu quả mô hình trong ứng dụng thực tiễn.
Bước 2: Chú thích tập dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu hình ảnh, bước tiếp theo là chú thích dữ liệu Quá trình này bao gồm việc gán nhãn cho từng hình ảnh với thông tin liên quan đến các đối tượng xuất hiện trong đó Thông tin này thường bao gồm vị trí chính xác của đối tượng và nhãn mô tả các đối tượng.
Để thực hiện việc chú thích cho 10 tượng, người dùng có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ như LabelImg và RectLabel Những công cụ này cho phép vẽ hộp giới hạn xung quanh các đối tượng và gán nhãn mô tả cho chúng Mặc dù quá trình này tốn thời gian, nhưng nó là bước quan trọng trong việc đào tạo các mô hình học sâu, giúp mô hình học và nhận diện các đối tượng một cách chính xác.
Bước 3: Tiền xử lý tập dữ liệu
Sau khi hoàn tất quá trình chú thích tập dữ liệu, bước tiếp theo là tiền xử lý hình ảnh, bao gồm thay đổi kích thước, chuẩn hóa giá trị pixel và áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như xoay, lật và thu phóng Tăng cường dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng tổng quát của mô hình và giảm thiểu tình trạng quá khớp, xảy ra khi mô hình học quá mức từ dữ liệu đào tạo và không hoạt động tốt trên dữ liệu mới Các kỹ thuật này giúp mở rộng sự đa dạng của tập dữ liệu đào tạo, nâng cao khả năng nhận diện đối tượng trong các điều kiện khác nhau và chưa biết.
Bước 4: Đào tạo mô hình học sâu
