Phần mềm thị giác máy tính đang thay đổi cách doanh nghiệp tương tác với thế giới vật lý khi máy tính có thể tự “nhìn” và “hiểu” môi trường xung quanh. Từ xe tự hành, phát hiện bệnh lí đến tự động hóa kiểm soát chất lượng, công nghệ này giúp nhiều doanh nghiệp tiết kiệm hàng triệu đô la nhờ phát hiện lỗi theo thời gian thực. Bài viết này TOT sẽ cùng bạn tìm hiểu phần mềm thị giác máy tính là gì và cách tận dụng nó để tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.
Mở đầu
Thị giác máy tính là công nghệ đầu tiên cho phép chúng ta thực sự viết lại tương tác giữa người và máy tính. Cho đến nay, khi sử dụng máy tính để tương tác với thế giới, con người sẽ đánh giá môi trường xung quanh, cung cấp lệnh cho máy tính, rồi sau đó nhận được kết quả diễn giải.
Thị giác máy tính đảo ngược kịch bản đó; giờ đây máy tính có thể tương tác trực tiếp với thế giới xung quanh mà không cần con người làm trung gian. Đây chính là điều tạo nên các phương tiện tự hành và công nghệ nhận diện tổn thương da ung thư chính xác hơn cả các bác sĩ hàng đầu thế giới.
Nói ngắn gọn, thị giác máy tính là khả năng để máy tính có thể nhìn và hiểu thế giới vật chất. Với thị giác máy tính, máy tính có thể học cách nhận dạng, công nhận và xác định vị trí của các đối tượng – tạo ra thay đổi thực sự trong thế giới thực. Phần mềm thị giác máy tính có thể được sử dụng để kiểm tra sự tuân thủ nhãn mác, theo dõi quy trình thực thi, giám sát giao thông và tối ưu hóa diện tích kho hàng. Chỉ lấy một ví dụ, một khách hàng sản xuất ô tô của Roboflow đã tiết kiệm được 8 triệu đô la bằng cách tự động phát hiện khiếm khuyết trên dây chuyền sản xuất của họ.
Ngày nay, mọi thứ bạn cần để xây dựng và triển khai các ứng dụng thị giác máy tính đều đã tồn tại. Phần mềm thị giác máy tính trao quyền cho các doanh nghiệp tạo ra tập dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai vào sản xuất – định hình tương lai.
Ở đây chúng tôi sẽ tiết lộ cách tận dụng tối đa phần mềm thị giác máy tính và tham gia cùng các doanh nghiệp đang tích hợp AI thị giác và giành được thị phần.
>> Xem thêm:
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Hiểu đúng về khái niệm & ứng dụng
- TOP 30 công cụ AI miễn phí, phổ biến, hỗ trợ học tập và làm việc hiệu quả
- Phân tích hình ảnh bằng AI là gì? Cách AI hiểu và diễn giải hình ảnh
Cách sử dụng phần mềm thị giác máy tính
Phần mềm thị giác máy tính giúp các công ty gắn nhãn, huấn luyện và triển khai các giải pháp thị giác máy tính trong toàn tổ chức của họ. Hãy cùng tìm hiểu từng bước.
1. Tạo bộ dữ liệu cho thị giác máy tính
Để sử dụng dữ liệu giải quyết một vấn đề, bạn phải thu thập dữ liệu để làm điều đó! Đối với thị giác máy tính, dữ liệu này bao gồm hình ảnh và/hoặc video. Bạn có thể cung cấp hình ảnh của riêng mình, chẳng hạn như từ camera phát trực tiếp tại cơ sở của bạn, hoặc sử dụng hình ảnh hiện có từ các tập dữ liệu nghiên cứu.
Để làm cho việc bắt đầu trở nên đơn giản, Roboflow Universe lưu trữ hơn 200.000 tập dữ liệu nguồn mở.
2. Gắn nhãn hình ảnh cho thị giác máy tính
Khi bạn đã có dữ liệu, bạn cần gắn nhãn cho nó để thực hiện các nhiệm vụ phát hiện đối tượng, phân loại và phân đoạn. Roboflow Annotate có thể giúp bạn làm điều đó, vì nó đi kèm với các tính năng AI mạnh mẽ có thể tự động chú thích hình ảnh trong tập dữ liệu của bạn.
Roboflow cũng cung cấp Auto Label, một giải pháp gắn nhãn tự động, cho phép bạn sử dụng các mô hình nền tảng như Grounding DINO và Segment Anything để tự động gắn nhãn hình ảnh trong tập dữ liệu của bạn.
Annotate cũng bao gồm khả năng tăng cường hình ảnh. Tăng cường hình ảnh là các thao tác được áp dụng cho hình ảnh để tạo ra các phiên bản khác nhau của nội dung tương tự nhằm giúp mô hình tiếp xúc với một loạt ví dụ huấn luyện rộng hơn.
Ví dụ, việc thay đổi ngẫu nhiên độ xoay, độ sáng hoặc tỷ lệ của hình ảnh đầu vào yêu cầu mô hình xem xét đối tượng hình ảnh trông như thế nào trong nhiều tình huống khác nhau.
>>> Xem thêm: TOP 10 AI thiết kế website miễn phí, trả phí, hiệu quả
3. Huấn luyện mô hình thị giác máy tính
Tiếp theo, đã đến lúc xây dựng một mô hình với Train, để tận hưởng việc huấn luyện được lưu trữ cho các mô hình hiện đại nhất, được tùy chỉnh cho tập dữ liệu của bạn, trong thời gian ngắn. Bạn thậm chí sẽ nhận được thông tin chi tiết về hiệu suất của các mô hình thị giác để xác định các trường hợp ngoại lệ, bất thường và các khu vực có hiệu suất thấp.
4. Triển khai các mô hình thị giác máy tính
Tuy nhiên, việc huấn luyện mô hình chưa phải là kết thúc – bạn có thể muốn sử dụng mô hình đó trong thế giới thực. Trong thị giác máy tính, chúng ta gọi đó là suy luận. Vì vậy, bước tiếp theo là tạo nguyên mẫu, thử nghiệm, kiểm tra, tích hợp và triển khai các quy trình vào sản xuất, sử dụng Workflows. Và sau đó Deploy, tích hợp các mô hình tùy chỉnh hoặc nền tảng vào bộ công cụ và cơ sở mã của bạn.
Triển khai thường diễn ra trên đám mây hoặc tại biên. Triển khai đám mây có nghĩa là mô hình chạy trên máy chủ đám mây và được gọi thông qua API. Triển khai biên có nghĩa là mô hình chạy trên thiết bị biên và các suy luận được chạy trực tiếp trên thiết bị.
Lợi ích của việc sử dụng Roboflow Train và Roboflow Deploy là chúng tôi giúp bạn dễ dàng kiểm tra các tùy chọn triển khai, thay đổi tùy chọn triển khai hoặc sử dụng nhiều tùy chọn triển khai trong ứng dụng của bạn.
>> Xem thêm:
- AI agent là gì? Cách Agentic AI hoạt động trong hệ thống trí tuệ nhân tạo
- Predictive AI là gì? Cách AI dự đoán hành vi và xu hướng tương lai
- AI nghiên cứu khoa học (Scientific Research AI): Mở khóa dữ liệu hình ảnh
Ví dụ thực tế về phần mềm thị giác máy tính
Bạn không chắc chắn cách sử dụng phần mềm thị giác máy tính cho doanh nghiệp của mình? Từ phát hiện lỗi và tối ưuhóa hoạt động hàng không vũ trụ đến xác minh nhanh chóng các tài liệu chính phủ, và thậm chí tự động hóa các quy trình bảo mật cho giàn khoan dầu, nhiều ứng dụng của AI thị giác tiếp tục mở rộng. Khám phá 50 trường hợp sử dụng thực tế của phần mềm thị giác máy tính bao gồm:
- Đếm người (hoặc đối tượng) trong một khu vực
- Theo dõi vận động viên chơi bóng đá
- Đo mức chất lỏng trong cốc
- Tạo quầy thanh toán tự phục vụ
Các công cụ thị giác máy tính hữu ích
Mặc dù bạn không còn cần có nền tảng kỹ thuật máy móc cho các dự án thị giác máy tính, nhưng việc tìm đúng công cụ và nền tảng phần mềm thị giác máy tính có thể khá khó khăn.
Khám phá nhiều công cụ thị giác máy tính tốt nhất đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau trong lĩnh vực này. Từ các giải pháp đầu cuối như Roboflow đến các thư viện chuyên biệt như OpenCV và TensorFlow, đến các API dựa trên đám mây như Amazon Rekognition và Google Vision AI, và thậm chí cả thư viện CV của NASA, hãy xem mỗi công cụ có gì để cung cấp, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.
Khám phá những mô hình thị giác máy tính tốt nhất
Các mô hình thị giác máy tính được huấn luyện để nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác. Thông qua thử nghiệm, sai lầm và tự sửa lỗi, máy tính có thể bắt đầu liên kết các đặc điểm cụ thể với một đối tượng – chẳng hạn như quả bóng rổ, biến đổi kiến thức đó thành các phương trình toán học sau đó giúp nó nhận dạng quả bóng rổ trong các hình ảnh mà nó chưa từng thấy trước đây.
Tất nhiên, giải pháp của bạn sẽ chỉ tốt bằng mức độ chính xác của mô hình của bạn. Một số mô hình thị giác máy tính tốt nhất về phân loại, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngày nay là:
- Segment Anything (SAM) là mô hình phân đoạn hình ảnh được phát triển bởi Meta Research, phát hành vào tháng 4 năm 2023, có khả năng thực hiện phân đoạn zero-shot.
- YOLOv8 được tối ưu hóa về tốc độ. Mô hình YOLOv8 hiện đại nhất, được tạo bởi Ultralytics, các nhà phát triển của YOLOv5, ra mắt vào ngày 10 tháng 1 năm 2023, và đi kèm với hỗ trợ cho các nhiệm vụ phân đoạn đối tượng.
- Grounding DINO là một mô hình phát hiện vật thể không cần huấn luyện trước, được tạo ra bằng cách kết hợp bộ dò DINO dựa trên Transformer và huấn luyện trước dựa trên dữ liệu thực tế.
- PaliGemma, được phát hành tại sự kiện Google I/O 2024, là mô hình đa phương thức kết hợp dựa trên hai mô hình khác từ nghiên cứu của Google: SigLIP, một mô hình thị giác, và Gemma, một mô hình ngôn ngữ lớn, có nghĩa là mô hình là sự kết hợp của bộ giải mã Transformer và bộ mã hóa hình ảnh Vision Transformer. Nó nhận cả hình ảnh và văn bản làm đầu vào và tạo văn bản làm đầu ra, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.
- GPT-4o là lần lặp lại lớn thứ ba của OpenAI về GPT-4 mở rộng khả năng của GPT-4 với công nghệ thị giác. Mô hình mới này có khả năng nói chuyện, nhìn và tương tác với người dùng một cách tích hợp và liền mạch hơn so với các phiên bản trước khi sử dụng giao diện ChatGPT.
Khám phá thêm các kiến trúc mô hình thị giác máy tính hiện đại nhất, có thể sử dụng ngay lập tức để huấn luyện với tập dữ liệu tùy chỉnh của bạn trên Roboflow.
>> Xem thêm:
- Ứng dụng nhận dạng cử chỉ với Vision AI
- Học Máy Là Gì Và Tại Sao Học Máy Lại Quan Trọng?
- Top 5 trình soạn thảo mã cho thị giác máy tính tốt nhất
Bắt đầu với phần mềm thị giác máy tính
Hiểu biết phần mềm thị giác máy tính là một nguyên thủy mà gần như mọi công ty sẽ sử dụng. Các doanh nghiệp có hàng petabyte tài sản thị giác chưa được khai thác. Hàng triệu camera được triển khai trên toàn cầu. Các startup tỷ đô la đang được xây dựng trong các thị trường không tồn tại năm năm trước nhờ thị giác máy tính.
Tóm lại, phần mềm thị giác máy tính không còn là công nghệ của tương lai mà đã trở thành công cụ thiết yếu giúp doanh nghiệp tối ưu quy trình, giảm chi phí và nâng cao chất lượng vận hành. Khi dữ liệu, hạ tầng và các nền tảng AI ngày càng dễ tiếp cận, đây chính là thời điểm phù hợp để bạn bắt đầu triển khai thị giác máy tính và tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn cho tổ chức của mình.
Nguồn tham khảo: Computer Vision Software
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 Hoàng Diệu, Phường Xóm Chiếu, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
