Thị giác máy tính đang dần trở thành “giác quan” mới của hệ thống AI, cho phép máy móc quan sát, hiểu và phản ứng với thế giới thực bằng khả năng tự động hoá ở quy mô lớn như việc kiểm soát chất lượng, bán lẻ cho đến y tế, anh ninh,… Tuy nhiên, để biến ý tưởng thành hệ thống vận hành ổn định thì doanh nghiệp cần đến nền tảng thị giác máy tính nhằm đơn giản hoá quá trình xây dựng và triển khai.
Để tìm hiểu rõ hơn, hãy cùng TOT khám phá nền tảng thị giác máy tính là gì, vì sao chúng quan trọng và cách doanh nghiệp có thể tận dụng hiệu quả trong thực tế ngay sau đây.
>>> Tìm hiểu thêm:
- Cách xây dựng ứng dụng mô hình thị giác máy tính bằng Next.js
- Các công cụ thị giác máy tính không cần code hàng đầu
- Inference In Computer Vision: Suy luận trong thị giác máy tính là gì?
Mở đầu
Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng đóng góp thêm 13 nghìn tỷ USD vào GDP toàn cầu vào năm 2030. Giá trị gia tăng được kỳ vọng sẽ tăng lên ở tất cả các lĩnh vực, tuy nhiên sản xuất, dịch vụ chuyên môn, và bán buôn – bán lẻ là những ngành có cơ hội lớn nhất để khai thác giá trị từ AI. Công nghệ thị giác máy tính (computer vision) có nhiều khả năng sẽ là động lực thúc đẩy phần lớn giá trị này.
Thị giác máy tính là khả năng cho phép máy tính quan sát và hiểu thế giới vật lý. Với thị giác máy tính, máy tính có thể học cách nhận diện, phân biệt và xác định chính xác vị trí của các đối tượng, từ đó tác động trực tiếp đến các hoạt động trong thế giới thực. Ngày nay, thị giác máy tính đã được ứng dụng trong phát hiện rò rỉ khí gas, đếm hạt đậu, theo dõi cú ném bóng rổ, nhận diện sushi, tối ưu năng suất sản xuất và nhiều ứng dụng khác.
Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá cách các nền tảng thị giác máy tính (computer vision platforms) đang thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận thị giác máy tính, và cách bạn có thể hưởng lợi từ việc tận dụng những công cụ mạnh mẽ này.
Nền tảng thị giác máy tính giúp đơn giản hóa sự phức tạp
Khi doanh nghiệp khám phá tiềm năng của thị giác máy tính, việc quản lý sự phức tạp trong quá trình xây dựng và triển khai các hệ thống này có thể trở nên rất khó khăn. Các nền tảng thị giác máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quá trình này bằng cách cung cấp các công cụ và dịch vụ giúp tinh gọn toàn bộ quy trình phát triển.
Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy tính giúp máy tính hiểu được hình ảnh, bao gồm: nhận dạng hình ảnh, xác định nội dung trong hình ảnh và hiểu video. Cuối cùng, máy tính có thể thực hiện các tác vụ này với tốc độ, tính nhất quán và khả năng mở rộng vượt trội so với con người.
Các giải pháp thị giác máy tính có thể được chia thành nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm:
- Phân loại (classification) và phát hiện đối tượng (object detection)
- Phân đoạn ngữ nghĩa (semantic segmentation)
- Phát hiện điểm đặc trưng (keypoint detection)
- Và các kỹ thuật mới liên tục xuất hiện mỗi ngày
Phân loại (Classification)
Đây là một kỹ thuật học máy truyền thống (machine learning) dùng để phân loại dữ liệu vào các nhóm cụ thể. Trong trường hợp hình ảnh, nó liên quan đến việc gán nhãn (label hoặc tag) cho hình ảnh.
Ví dụ, bạn có thể gán nhãn một hình ảnh là chứa chó hoặc mèo, tức là gắn cho hình ảnh đó một lớp (class) cụ thể.
Phát hiện đối tượng (Object Detection)
Kỹ thuật này tương tự phân loại, nhưng cung cấp thông tin chi tiết hơn. Thay vì chỉ gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh, phát hiện đối tượng sẽ xác định và định vị các đối tượng cụ thể bên trong hình ảnh.
Ví dụ, nếu bạn có một bức ảnh chứa nhiều con chó, phát hiện đối tượng sẽ vẽ một hộp giới hạn bao xung quanh từng con chó, cho bạn biết không chỉ có bao nhiêu con chó, mà còn chúng nằm ở đâu trong hình ảnh. Mức độ chi tiết này cho phép thực hiện các tác vụ như đếm đối tượng.
>> Xem thêm:
Phân đoạn (Segmentation)
Đây là một kỹ thuật nâng cao hơn, vượt xa phát hiện đối tượng, bằng cách phác họa chính xác hình dạng của từng đối tượng trong ảnh. Kỹ thuật này tạo ra mặt nạ chính xác theo từng pixel bao quanh đường viền của mỗi đối tượng.
Mức độ chi tiết này đặc biệt hữu ích khi bạn cần đo lường chính xác diện tích hoặc các phần cụ thể trong hình ảnh.
>> Tìm hiểu thêm: Phân tích hình ảnh bằng AI là gì? Cách AI hiểu và diễn giải hình ảnh
Ví dụ minh họa: Phân tích ruộng cà chua
Hãy tưởng tượng bạn có một cánh đồng trồng cà chua và muốn phân tích nó. Cách tiếp cận bạn chọn sẽ phụ thuộc vào mức độ chi tiết mà bạn cần:
- Phân loại: Nếu mục tiêu của bạn chỉ là xác định có hay không cây cà chua trong hình ảnh, thì phân loại là đủ. Mô hình sẽ gán nhãn hình ảnh là có cây cà chua hoặc không có.
- Phát hiện đối tượng: Nếu bạn cần xác định vị trí chính xác của từng cây cà chua – ví dụ để một robot có thể hái cà chua – thì phát hiện đối tượng là lựa chọn phù hợp. Phương pháp này đặt khung bao (bounding box) quanh mỗi cây để robot biết vị trí của chúng.
- Phân đoạn: Nếu bạn cần phân tích chi tiết hơn, chẳng hạn như đo chính xác hình dạng và diện tích của từng chiếc lá, thì phân đoạn ngữ nghĩa (semantic segmentation) là lựa chọn tốt nhất. Kỹ thuật này tạo ra mặt nạ ở mức pixel quanh mỗi chiếc lá, cho phép đo kích thước một cách chính xác.
Ngoài ra, các kỹ thuật thị giác truyền thống như ngưỡng hóa (thresholding) cũng có thể giúp phân biệt lá với nền bằng cách xác định nơi mỗi chiếc lá bắt đầu và kết thúc.
Mỗi phương pháp cung cấp mức độ chi tiết tăng dần, tùy thuộc vào loại thông tin bạn cần thu thập từ cánh đồng cà chua.
>> Tham khảo: AI nhận diện ảnh là gì? Thuật toán và ứng dụng phổ biến
Nền tảng thị giác máy tính là gì?
Công việc trong thị giác máy tính được thực hiện thông qua một chuỗi các bước có thể dự đoán trước, từ thu thập và gán nhãn dữ liệu, huấn luyện mô hình, cho đến tích hợp mô hình đã huấn luyện vào môi trường sản xuất.
Các nền tảng thị giác máy tính cung cấp công cụ để hỗ trợ toàn bộ các bước này, đồng thời giảm rào cản kỹ thuật khi bắt đầu. Một nền tảng thị giác máy tính có thể cung cấp mô hình dựng sẵn hoặc cho phép người dùng tạo mô hình tùy chỉnh phù hợp với từng trường hợp sử dụng cụ thể.
Nền tảng thị giác máy tính hoạt động như thế nào?
Mục tiêu của thị giác máy tính là dạy cho máy tính cách nhìn và hiểu thế giới giống như con người.
Ví dụ, thị giác máy tính có thể giúp huấn luyện một robot nhặt một chiếc cốc cà phê bằng cách dạy máy tính: Nhận diện vị trí của chiếc cốc, xác định vị trí của quai cốc và điều khiển cánh tay robot để nắm đúng vào quai cốc.
Quá trình này bao gồm việc cung cấp dữ liệu cho máy tính và giúp nó nhận ra các mẫu (patterns).
Một nền tảng thị giác máy tính giúp doanh nghiệp đơn giản hóa toàn bộ quy trình, từ tạo bộ dữ liệu, huấn luyện mô hình, cho đến triển khai giải pháp vào môi trường sản xuất:
- Xác định bài toán cụ thể
Bắt đầu bằng việc xác định rõ ràng vấn đề mà bạn muốn thị giác máy tính giải quyết. Dù đó là giám sát sự xuất hiện của đối tượng, phát hiện trộm cắp, hay đếm cỏ dại, việc xác định cụ thể bài toán là rất quan trọng.
Các bài toán định lượng (như đếm đối tượng) thường dễ xử lý hơn các bài toán định tính (như đánh giá mức độ hư hỏng của sản phẩm). - Thu thập hình ảnh
Sử dụng hình ảnh của riêng bạn, dữ liệu từ camera, hoặc dữ liệu công khai từ Roboflow Universe và các bộ dữ liệu nghiên cứu miễn phí để tìm các hình ảnh đại diện cho bài toán của bạn.
Phần lớn hiệu quả của thị giác máy tính phụ thuộc vào dữ liệu mà bạn sử dụng. Khi bạn phân tích hiệu năng mô hình, việc hiểu vì sao mô hình đưa ra các kết quả suy luận hay mức chất lượng mà nó đạt được hoàn toàn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện.
Vì vậy, khi xem xét chất lượng công cụ thị giác máy tính, bạn cần lưu ý các yếu tố sau:
- Bạn đang thu thập dữ liệu gì
- Dữ liệu nào được gửi đi gán nhãn
- Các lớp có cân bằng hay không
- Dữ liệu tăng cường có phản ánh đúng điều kiện suy luận thực tế hay không
- Gán nhãn dữ liệu
Phối hợp với đội ngũ của bạn để xác định những hình ảnh nào cần được gửi đi gán nhãn và gán nhãn cho hình ảnh để cung cấp dữ liệu tham chiếu. Tiền xử lý hình ảnh bằng các bước tiêu chuẩn như thay đổi kích thước hoặc tăng độ tương phản. Tăng cường dữ liệu của bạn để mở rộng kích thước và tính đại diện của bộ dữ liệu, từ đó cải thiện khả năng tổng quát hoá của mô hình. - Huấn luyện mô hình
Bước này bao gồm việc chọn mô hình và đánh giá hiệu năng thông qua suy luận (quá trình đưa ra dự đoán bằng mô hình).
Khi so sánh các mô hình khác nhau, hãy xem xét các yếu tố sau:
- Tốc độ huấn luyện
- Tốc độ suy luận
- Hiệu năng tổng thể
- Kích thước mô hình (yêu cầu lưu trữ)
- Các tùy chọn triển khai
Bạn có cần phát hiện đối tượng thời gian thực không, hay có thể chấp nhận độ trễ, từ đó triển khai phía máy chủ (server-side) sẽ phù hợp hơn không?
- Triển khai mô hình
Triển khai mô hình lên đám mây, trên thiết bị hoặc ngoại tuyến tại biên, sau đó theo dõi hiệu suất của mô hình theo thời gian. Tiếp tục thu thập dữ liệu hình ảnh hoặc video từ môi trường thực tế nơi mô hình đang hoạt động, để liên tục cải thiện và tinh chỉnh mô hình khi cần thiết.
Điều mang lại hiệu quả cao nhất là đưa một mô hình ban đầu vào môi trường sản xuất càng sớm càng tốt, ngay cả khi nó chỉ giải quyết một phần nhỏ của bài toán. Ví dụ, chỉ nhận diện một lớp đối tượng duy nhất (thường bạn có thể xây dựng phiên bản đầu tiên với chỉ vài trăm hình ảnh được gán nhãn tốt).
Hãy tạo cơ chế dự phòng cho những trường hợp mô hình không đưa ra được kết quả suy luận như mong muốn và thiết kế hệ thống sao cho việc thu thập thêm dữ liệu mới trở nên thật dễ dàng, từ đó bạn có thể liên tục cải tiến mô hình theo thời gian.
>> Xem thêm:
- Top 5 thư viện Python cho thị giác máy tính – So sánh sự khác nhau
- Vision Inspection Systems: Hệ thống kiểm tra thị giác là gì?
Vì sao thị giác máy tính lại quan trọng?
Thị giác máy tính đang trở thành một công cụ mang tính then chốt giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và tự động hóa ở quy mô chưa từng có. Doanh nghiệp có thể ứng dụng thị giác máy tính để giải quyết nhiều bài toán khác nhau, từ cải thiện kiểm soát chất lượng trong sản xuất, nâng cao trải nghiệm khách hàng trong bán lẻ, cho đến phục vụ nhiều bệnh nhân hơn với chất lượng chăm sóc cao hơn trong lĩnh vực y tế. Cụ thể:
- Logistics & các ngành phụ thuộc vào kiểm tra vật lý: Thị giác máy tính giúp phát hiện lỗi, theo dõi tồn kho và tối ưu hóa quy trình làm việc, từ đó giảm lãng phí và nâng cao năng suất.
- Y tế: Hỗ trợ phân tích hình ảnh y khoa, giúp bác sĩ phát hiện bệnh sớm hơn và chính xác hơn trong chẩn đoán và nghiên cứu.
- Bán lẻ: Được ứng dụng trong hệ thống tự thanh toán, giám sát kệ hàng và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho khách hàng.
- An ninh: Cung cấp khả năng phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực và kiểm soát truy cập, nâng cao mức độ an toàn cho hệ thống và con người.
Ngoài ra, thị giác máy tính cũng mang lại cho doanh nghiệp những insight giá trị. Bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh ở quy mô lớn, các công ty có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, cải thiện dự báo và phát hiện các điểm kém hiệu quả mà trước đây có thể bị bỏ sót. Phạm vi ứng dụng của thị giác máy tính là rất rộng, và khi các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn, ngày càng nhiều doanh nghiệp sẽ tìm ra cách tận dụng tốt nhất công nghệ này để tăng trưởng.
Tương lai của công nghệ thị giác máy tính
Khi các mô hình công nghệ thị giác máy tính ngày càng mạnh mẽ và hiệu quả hơn, kích thước của chúng dần không còn là rào cản. Điều này cho phép xử lý thời gian thực với chất lượng cao hơn. Đồng thời, năng lực tính toán đang trở nên nhỏ gọn hơn nhưng mạnh mẽ hơn, giúp các mô hình lớn chạy nhanh hơn bao giờ hết.
Edge AI đang thúc đẩy sự chuyển dịch này bằng cách triển khai các mô hình học máy (machine learning) trực tiếp lên phần cứng, chẳng hạn như GPU, nơi dữ liệu được xử lý cục bộ và theo thời gian thực. Bên cạnh đó, camera cũng ngày càng tiên tiến hơn, cung cấp dữ liệu hình ảnh có độ phân giải cao hơn với chi phí thấp hơn.
Những tiến bộ này đang hội tụ để mở ra các trường hợp sử dụng mới (vốn trước đây không khả thi) đồng thời giảm chi phí triển khai. Khi các mô hình AI ngày càng chính xác và hiệu quả, lượng dữ liệu cần thiết để huấn luyện cũng giảm xuống, giúp việc mở rộng sang các lĩnh vực mới trở nên dễ dàng hơn. Sự phát triển nhanh chóng này đang mở đường cho các ứng dụng thực tế tăng cường trên diện rộng và một tương lai nơi tiềm năng của thị giác máy tính gần như là vô hạn.
>> Xem thêm: Các mô hình ngôn ngữ thị giác chạy cục bộ tốt nhất
Doanh nghiệp có thể sử dụng thị giác máy tính như thế nào?
Doanh nghiệp ở mọi quy mô – không chỉ các tập đoàn công nghệ lớn – đều có thể khai thác sức mạnh của AI trong lĩnh vực thị giác. Để tận dụng công nghệ thị giác máy tính, doanh nghiệp có thể xây dựng giải pháp tùy chỉnh từ đầu hoặc sử dụng một nền tảng thị giác máy tính có sẵn, bao gồm cả các thành phần mã nguồn mở (open-source). Mỗi cách tiếp cận đều có ưu điểm và đánh đổi riêng, tùy thuộc vào chuyên môn, nguồn lực và nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
Tự xây dựng nền tảng thị giác máy tính
Việc xây dựng một giải pháp thị giác máy tính tùy chỉnh mang lại quyền kiểm soát hoàn toàn đối với mô hình, gồm quy trình xử lý dữ liệu và quy trình triển khai. Cách tiếp cận này phù hợp với các công ty có yêu cầu chuyên biệt cao, cần tinh chỉnh mô hình để đạt độ chính xác tối đa, tích hợp với hệ thống độc quyền và toàn quyền sở hữu dữ liệu.
Tuy nhiên, phương án này đòi hỏi:
- Một đội ngũ học máy và kỹ sư dữ liệu có chuyên môn cao
- Thời gian và chi phí lớn cho thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, tối ưu hóa, và bảo trì liên tục
Trừ khi bạn cần thực hiện nghiên cứu và phát triển học máy cốt lõi, thì trong hầu hết các trường hợp, việc tập trung thời gian và nguồn lực vào bài toán nghiệp vụ sẽ nhanh hơn, rẻ hơn và hiệu quả hơn so với việc tự xây dựng toàn bộ công cụ từ đầu. Ví dụ, tổng chi phí sở hữu của một quy trình nội bộ thường cao hơn hơn 10 lần so với chi phí sử dụng Roboflow, khi tính đến lương nhân sự, hạ tầng và bảo trì.
Sử dụng nền tảng thị giác máy tính
Một lựa chọn khác là sử dụng nền tảng thị giác máy tính để đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai. Các nền tảng này cung cấp các công cụ đã được xây dựng sẵn cho việc gắn nhãn hình ảnh, đào tạo và triển khai mô hình. Chúng thường đi kèm giao diện thân thiện, không yêu cầu kiến thức chuyên sâu về học máy.
Trong đó, một số nền tảng cung cấp giải pháp đám mây, trong khi các nền tảng khác hỗ trợ triển khai trên thiết bị hoặc triển khai biên, cho phép doanh nghiệp lựa chọn phương án phù hợp nhất. Nhiều nền tảng cấp doanh nghiệp còn hỗ trợ giám sát liên tục và huấn luyện lại mô hình, đảm bảo hiệu năng ổn định theo thời gian.
Nền tảng thị giác máy tính mã nguồn mở
Đối với các doanh nghiệp muốn linh hoạt nhưng không muốn gánh nặng xây dựng từ đầu, các nền tảng thị giác máy tính mã nguồn mở, chẳng hạn như Roboflow, mang lại một giải pháp trung gian hấp dẫn. Các công cụ như OpenCV, Detectron2, và YOLO cung cấp các mô hình và thư viện thị giác mạnh mẽ mà doanh nghiệp có thể tùy chỉnh theo nhu cầu.
Các giải pháp mã nguồn mở thường được hưởng lợi từ các bản cập nhật thường xuyên và thường là lựa chọn tiết kiệm chi phí hơn. Tuy nhiên, chúng vẫn yêu cầu chuyên môn kỹ thuật để triển khai, tối ưu và mở rộng hiệu quả.
>> Tìm hiểu thêm:
- Tìm hiểu về các phiên bản và quá trình phát triển của mô hình YOLO
- Mã nguồn mở là gì? TOP 15 nền tảng mã nguồn mở thiết kế web phổ biến nhất hiện nay
Cách sử dụng nền tảng thị giác máy tính
Rất hiếm khi một mô hình thị giác máy tính hoạt động đúng như kỳ vọng ngay từ phiên bản đầu tiên sau khi bạn gán nhãn lô dữ liệu ban đầu. Thông thường, mỗi phiên bản mô hình sẽ trở thành nền tảng để xây dựng các phiên bản tiếp theo. Khi bạn có một mô hình đạt hiệu năng mong muốn, bạn có thể triển khai vào môi trường sản xuất thực tế. Dưới đây là một số mẹo giúp cải thiện hiệu suất của mô hình thị giác máy tính.
Sau khi huấn luyện mô hình, bạn sẽ có quyền truy cập vào nhiều chỉ số đánh giá hiệu suất của mô hình, bao gồm:
- Độ chính xác (Precision)
- Độ bao phủ (Recall)
- Độ chính xác trung bình (Mean Average Precision – mAP)
Bạn có thể sử dụng các chỉ số này để đánh giá hiệu suất của mô hình như:
- Độ chính xác là thước đo cho biết “Khi mô hình của bạn dự đoán, tần suất dự đoán chính xác là bao nhiêu?” Độ nhạy là thước đo cho biết: “Mô hình của bạn có dự đoán đầy đủ tất cả các trường hợp cần dự đoán hay không?”
- mAP là giá trị trung bình của chỉ số Average Precision trên tất cả các lớp trong mô hình. Bạn có thể dùng mAP để so sánh các mô hình khác nhau trên cùng một bài toán hoặc các phiên bản khác nhau của cùng một mô hình.
Thông thường, độ chính xác, độ nhạy và mAP càng gần 100% thì mô hình càng tốt. Tuy nhiên, các chỉ số này chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan dựa trên dữ liệu kiểm tra.
Nếu bạn triển khai mô hình trong một môi trường khác với dữ liệu huấn luyện. Ví dụ như mô hình được chạy trong môi trường tối hơn so với dữ liệu đầu vào, thì các chỉ số có thể tốt nhưng hiệu suất sản xuất có thể kém hơn.
Đó là lý do tại sao việc vừa đọc vừa hiểu các chỉ số, đồng thời kiểm tra mô hình với dữ liệu tương tự sản xuất là rất quan trọng.
Hơn nữa, các mô hình thị giác máy tính hiếm khi được coi là “hoàn thiện”. Mặc dù phần lớn công việc có thể được thực hiện trong giai đoạn phát triển của dự án, việc duy trì mô hình của bạn luôn cập nhật là rất quan trọng khi môi trường mà mô hình hoạt động thay đổi. Học tập tích cực bao gồm việc thu thập dữ liệu sản xuất theo thời gian khi mô hình của bạn đang hoạt động.
Khi bạn có phiên bản mô hình đã được huấn luyện, bạn có thể sử dụng học tập tích cực để:
- Thu thập hình ảnh để sử dụng trong huấn luyện.
- Sử dụng các dự đoán từ phiên bản mô hình hiện tại của bạn làm chú thích.
Bạn có thể xem xét các dự đoán và thêm chúng vào tập dữ liệu của mình để sử dụng trong huấn luyện phiên bản mô hình tương lai.
Bạn có thể thiết lập học tập tích cực trong Roboflow Workflows, công cụ xây dựng ứng dụng thị giác dựa trên web của chúng tôi. Khối Tải lên Bộ dữ liệu Roboflow cho phép bạn chọn lọc thêm hình ảnh trở lại bộ dữ liệu sau khi mô hình đã chạy trên một hình ảnh đầu vào. Bạn có thể kích hoạt điều này theo điều kiện (ví dụ: lưu mỗi hình ảnh thứ 100).
>> Xem thêm: Cách so sánh các mô hình thị giác máy tính một cách trực quan
Ví dụ về nền tảng thị giác máy tính
Dưới đây là một số sản phẩm phổ biến cho quy trình làm việc của thị giác máy tính từ đầu đến cuối.
- Google Cloud Vision AI: Nền tảng cung cấp các mô hình đã được huấn luyện sắn và công cụ tùy chỉnh cho nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng ký tự quang học (OCR). Google Cloud Vision AI có khả năng mở rộng cao và dễ tích hợp với các dịch vụ khác của Google Cloud cho nhiều ứng dụng kinh doanh (từ phân tích hình ảnh đến kiểm duyệt nội dung).
- Microsoft Azure Computer Vision: Là một nền tảng MLOps toàn diện của Azure, cung cấp các dịch vụ như phát hiện đối tượng, gán thẻ hình ảnh, và trích xuất văn bản từ hình ảnh. Nền tảng này còn tích hợp mô hình thị giác tuỳ chỉnh, cho phép doanh nghiệp huấn luyện mô hình tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể như phát hiện các đối tượng hoặc sự cố bất thường trong hình ảnh.
- Roboflow: Đây là một nền tảng thị giác máy tính mã nguồn mở, có khả năng tương thích với nhiều công cụ khác, thậm chí là hoạt động với cả Google Cloud Vision AI và Microsoft Azure.
Roboflow đơn giản hóa quy trình xây dựng và triển khai các mô hình tùy chỉnh, đồng thời cung cấp các công cụ cho việc chú thích hình ảnh có sự hỗ trợ của AI, quản lý tập dữ liệu, đào tạo mô hình cho các tác vụ như phân loại, phát hiện đối tượng và phân đoạn, xây dựng quy trình làm việc và triển khai. Roboflow được ưa chuộng nhờ tính dễ sử dụng và hỗ trợ triển khai trên thiết bị biên.
Nền tảng thị giác máy tính tốt nhất
Khi lựa chọn triển khai giải pháp thị giác máy tính, các nền tảng tốt nhất thường có những đặc điểm sau:
- Khả năng tương thích với công cụ khác, cho phép nhập các chú thích hiện có và huấn luyện mô hình riêng.
- Cập nhật các tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực. Ví dụ: bạn đã có thể sử dụng YOLOv12 trong Roboflow
- Không phụ thuộc môi trường triển khai – bạn có thể chạy mô hình của mình trên cloud, website hoặc trên các thiết bị biên (điều này còn phụ thuộc vào đặc thù của dự án cụ thể).
- Hỗ trợ kỹ thuật chất lượng cao, bao gồm hỗ trợ từ đội ngũ kỹ sư
Bên cạnh đó, Roboflow còn cho phép bắt đầu miễn phí và mở rộng dễ dàng. Nền tảng này tuân thủ SOC 2 Type II, hỗ trợ quy tắc bảo mật tùy chỉnh, và đang phục vụ các khách hàng vận hành ở quy mô toàn cầu với hàng terabyte dữ liệu.
>>> Tìm hiểu thêm:
- Visual Question Answering là gì? Mô hình và Phương pháp hoạt động
- Deep Learning là gì? Tổng quan về cách hoạt động và ứng dụng thực tế
- Phrase Grounding là gì? Mô hình và cách hoạt động
Tóm lại, nền tảng thị giác máy tính chính là “cầu nối” giúp doanh nghiệp biến các ý tưởng AI phức tạp thành hệ thống vận hành thực tế, ổn định và có khả năng mở rộng. Việc lựa chọn và tận dụng đúng nền tảng không chỉ giúp rút ngắn thời gian triển khai mà còn tối ưu chi phí, hiệu suất và giá trị kinh doanh lâu dài. Trong bối cảnh AI ngày càng phổ biến, nền tảng thị giác máy tính sẽ là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.
>>> Nguồn tham khảo: What Is A Computer Vision Platform?
TOT là đơn vị tiên phong trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi mang đến giải pháp thiết kế website, mobile app và viết phần mềm theo yêu cầu với dịch vụ linh hoạt, tối ưu theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp.
Lấy cảm hứng từ triết lý “Công nghệ vì con người”, TOT giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tạo dấu ấn bền vững cho thương hiệu.
Thông tin liên hệ TopOnTech (TOT):
📞 Hotline/WhatsApp/Zalo: 0906 712 137
✉️ Email: long.bui@toponseek.com
🏢 Địa chỉ:31 Đường Hoàng Diệu, Phường Xóm Chiếu, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
