Thị giác máy tính: Hé lộ các thuật toán phát hiện vật thể

Thị giác máy tính đang nhanh chóng thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới. Về cốt lõi, nó cho phép máy tính 'nhìn' và diễn giải hình ảnh và video, mô phỏng hệ thống thị giác của con người. Một nhiệm vụ cơ bản trong thị giác máy tính là phát hiện vật thể, quá trình xác định và định vị các vật thể trong một hình ảnh hoặc khung hình video. Hướng dẫn toàn diện này đi sâu vào thế giới hấp dẫn của các thuật toán phát hiện vật thể, khám phá các nguyên tắc, ứng dụng và những tiến bộ không ngừng định hình tương lai của AI.

Phát hiện vật thể là gì?

Phát hiện vật thể không chỉ dừng lại ở việc phân loại hình ảnh đơn giản, nơi mục tiêu là xác định *cái gì* có trong ảnh. Thay vào đó, phát hiện vật thể nhằm trả lời cả hai câu hỏi 'cái gì' và 'ở đâu'. Nó không chỉ xác định sự hiện diện của vật thể mà còn chỉ ra vị trí của chúng trong ảnh bằng cách sử dụng các hộp giới hạn (bounding box). Các hộp giới hạn này thường được xác định bởi tọa độ (x, y) và kích thước (chiều rộng, chiều cao), giúp phác thảo hiệu quả các vật thể được phát hiện. Khả năng này rất quan trọng đối với một loạt các ứng dụng, từ xe tự hành đến phân tích hình ảnh y tế và robot học.

Sự phát triển của các thuật toán phát hiện vật thể

Lĩnh vực phát hiện vật thể đã trải qua một sự phát triển vượt bậc, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong học máy và đặc biệt là học sâu. Các phương pháp ban đầu dựa vào các đặc trưng được chế tạo thủ công và các quy trình tính toán tốn kém. Tuy nhiên, sự xuất hiện của học sâu, đặc biệt là Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN), đã cách mạng hóa lĩnh vực này, dẫn đến những cải tiến đáng kể về độ chính xác và tốc độ.

Các phương pháp tiếp cận ban đầu (Trước thời kỳ học sâu)

• Thuật toán Viola-Jones: Đây là một trong những thuật toán phát hiện vật thể sớm nhất và có ảnh hưởng nhất, đặc biệt nổi tiếng với khả năng phát hiện khuôn mặt theo thời gian thực. Nó sử dụng các đặc trưng giống Haar, biểu diễn ảnh tích phân và một chuỗi các bộ phân loại để xác định vật thể một cách hiệu quả.
• Lược đồ độ dốc định hướng (HOG) + Máy Vector Hỗ trợ (SVM): Phương pháp này bao gồm việc trích xuất các đặc trưng HOG, mô tả sự phân bố của các độ dốc trong một hình ảnh, và sau đó huấn luyện một bộ phân loại SVM để xác định các vật thể dựa trên các đặc trưng này. Mặc dù hiệu quả, các phương pháp này thường bị hạn chế bởi sự phụ thuộc vào các đặc trưng được chế tạo thủ công và kém chính xác hơn so với các phương pháp học sâu sau này.

Kỷ nguyên học sâu: Một sự thay đổi mô hình

Học sâu đã thay đổi cơ bản bối cảnh của việc phát hiện vật thể. CNN có khả năng tự động học các đặc trưng phân cấp từ dữ liệu pixel thô, loại bỏ sự cần thiết của việc chế tạo đặc trưng thủ công. Điều này đã dẫn đến một sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và khả năng xử lý dữ liệu hình ảnh phức tạp và đa dạng.

Các thuật toán phát hiện vật thể bằng học sâu có thể được phân loại rộng rãi thành hai loại chính:

• Bộ phát hiện hai giai đoạn: Các thuật toán này thường bao gồm hai giai đoạn: đầu tiên, tạo ra các đề xuất vùng (các vị trí có thể có vật thể) và sau đó phân loại và tinh chỉnh các đề xuất này. Chúng thường đạt được độ chính xác cao nhưng có thể chậm hơn.
• Bộ phát hiện một giai đoạn: Các thuật toán này thực hiện cả việc phân loại vật thể và hồi quy hộp giới hạn trong một lần duy nhất, giúp chúng nhanh hơn nhưng đôi khi kém chính xác hơn so với các bộ phát hiện hai giai đoạn.

Thuật toán phát hiện vật thể hai giai đoạn

Các bộ phát hiện hai giai đoạn được đặc trưng bởi quy trình hai bước của chúng. Đầu tiên, chúng đề xuất các vùng quan tâm (ROI) nơi có khả năng chứa vật thể, sau đó phân loại các vùng đó và tinh chỉnh các hộp giới hạn. Các ví dụ đáng chú ý bao gồm:

R-CNN (Mạng Nơ-ron Tích chập dựa trên Vùng)

R-CNN là một thuật toán đột phá đã giới thiệu khái niệm sử dụng CNN để phát hiện vật thể. Nó hoạt động như sau:

• Đề xuất vùng: Thuật toán đầu tiên sử dụng một thuật toán tìm kiếm chọn lọc để tạo ra một tập hợp các đề xuất vùng, các hộp giới hạn tiềm năng nơi có thể có vật thể.
• Trích xuất đặc trưng: Mỗi đề xuất vùng được biến đổi về một kích thước cố định và đưa vào một CNN để trích xuất các vector đặc trưng.
• Phân loại và Hồi quy Hộp giới hạn: Các vector đặc trưng được trích xuất sau đó được sử dụng để phân loại vật thể trong mỗi vùng và tinh chỉnh tọa độ của hộp giới hạn.

Mặc dù R-CNN đạt được kết quả ấn tượng, nó rất tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt là trong bước đề xuất vùng, dẫn đến thời gian suy luận chậm.

Fast R-CNN

Fast R-CNN đã cải tiến R-CNN bằng cách chia sẻ các phép tính tích chập. Nó trích xuất các bản đồ đặc trưng từ toàn bộ hình ảnh và sau đó sử dụng một lớp gộp Vùng quan tâm (RoI) để trích xuất các bản đồ đặc trưng có kích thước cố định cho mỗi đề xuất vùng. Việc chia sẻ tính toán này giúp tăng tốc đáng kể quá trình. Tuy nhiên, bước đề xuất vùng vẫn là một điểm nghẽn.

Faster R-CNN

Faster R-CNN đã giải quyết điểm nghẽn về đề xuất vùng bằng cách tích hợp Mạng đề xuất vùng (RPN). RPN là một CNN tạo ra các đề xuất vùng trực tiếp từ các bản đồ đặc trưng, loại bỏ sự cần thiết của các thuật toán bên ngoài như tìm kiếm chọn lọc. Điều này đã dẫn đến một sự cải thiện đáng kể cả về tốc độ và độ chính xác. Faster R-CNN đã trở thành một kiến trúc có ảnh hưởng lớn và vẫn được sử dụng rộng rãi.

Ví dụ: Faster R-CNN được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như trong các hệ thống giám sát để phát hiện các hoạt động đáng ngờ hoặc trong chẩn đoán hình ảnh y tế để xác định các khối u.

Thuật toán phát hiện vật thể một giai đoạn

Các bộ phát hiện một giai đoạn cung cấp một giải pháp thay thế nhanh hơn cho các bộ phát hiện hai giai đoạn bằng cách dự đoán trực tiếp các lớp vật thể và hộp giới hạn trong một lần duy nhất. Chúng thường sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên lưới hoặc các hộp neo để dự đoán vị trí vật thể. Một số ví dụ nổi bật bao gồm:

YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần)

YOLO là một thuật toán phát hiện vật thể theo thời gian thực nổi tiếng về tốc độ. Nó chia hình ảnh đầu vào thành một lưới và dự đoán các hộp giới hạn và xác suất lớp cho mỗi ô lưới. YOLO nhanh vì nó xử lý toàn bộ hình ảnh trong một lần duy nhất. Tuy nhiên, nó có thể không chính xác bằng các bộ phát hiện hai giai đoạn, đặc biệt khi xử lý các vật thể nhỏ hoặc các vật thể ở gần nhau. Một số phiên bản của YOLO đã được phát triển, mỗi phiên bản đều cải tiến so với phiên bản trước đó.

Cách YOLO hoạt động:

• Phân chia lưới: Hình ảnh được chia thành một lưới S x S.
• Dự đoán mỗi ô: Mỗi ô lưới dự đoán B hộp giới hạn, điểm tin cậy cho mỗi hộp (mức độ tin cậy rằng hộp đó chứa một vật thể), và xác suất lớp (loại vật thể là gì).
• Loại bỏ trùng lặp không cực đại (NMS): NMS được sử dụng để loại bỏ các hộp giới hạn dư thừa.

Ví dụ: YOLO rất phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực như lái xe tự hành, nơi tốc độ là yếu tố quyết định để phát hiện vật thể trong các luồng video trực tiếp. Nó cũng được sử dụng trong Bán lẻ để tự động thanh toán và quản lý hàng tồn kho.

SSD (Bộ phát hiện đa hộp một lần)

SSD là một thuật toán phát hiện vật thể thời gian thực khác kết hợp tốc độ của YOLO với độ chính xác được cải thiện. Nó sử dụng nhiều bản đồ đặc trưng với các tỷ lệ khác nhau để phát hiện các vật thể có kích thước khác nhau. SSD đạt được độ chính xác cao bằng cách tạo ra các hộp giới hạn mặc định với các tỷ lệ khung hình khác nhau ở nhiều tỷ lệ bản đồ đặc trưng. Điều này cho phép phát hiện tốt hơn các vật thể có kích thước và hình dạng khác nhau. SSD nhanh hơn nhiều bộ phát hiện hai giai đoạn và thường là một lựa chọn tốt cho các ứng dụng mà cả tốc độ và độ chính xác đều quan trọng.

Các tính năng chính của SSD:

• Nhiều bản đồ đặc trưng: SSD sử dụng nhiều bản đồ đặc trưng với các tỷ lệ khác nhau để phát hiện vật thể.
• Hộp mặc định: Nó sử dụng các hộp giới hạn mặc định (hộp neo) với các tỷ lệ khung hình khác nhau để bắt được các vật thể có kích thước khác nhau.
• Các lớp tích chập: SSD sử dụng các lớp tích chập cho cả việc phân loại và hồi quy hộp giới hạn.

Ví dụ: SSD có thể được sử dụng trong môi trường bán lẻ để phân tích hành vi của khách hàng, theo dõi chuyển động và quản lý hàng tồn kho bằng máy ảnh.

Chọn thuật toán phù hợp

Việc lựa chọn thuật toán phát hiện vật thể phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể và sự cân bằng giữa độ chính xác, tốc độ và tài nguyên tính toán. Dưới đây là một hướng dẫn chung:

• Độ chính xác là tối quan trọng: Nếu độ chính xác là yếu tố quan trọng nhất, hãy cân nhắc sử dụng Faster R-CNN hoặc các bộ phát hiện hai giai đoạn tiên tiến khác.
• Hiệu suất thời gian thực là yếu tố quyết định: Đối với các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực, chẳng hạn như lái xe tự hành hoặc robot học, YOLO hoặc SSD là những lựa chọn tuyệt vời.
• Tài nguyên tính toán bị hạn chế: Hãy xem xét sức mạnh xử lý và bộ nhớ có sẵn khi chọn một thuật toán. Một số thuật toán đòi hỏi tính toán nhiều hơn những thuật toán khác. Đối với các thiết bị biên, như điện thoại thông minh hoặc hệ thống nhúng, một thuật toán nhẹ hơn có thể được ưu tiên.

Các yếu tố chính cần cân nhắc khi phát hiện vật thể

Ngoài việc lựa chọn thuật toán, một số yếu tố rất quan trọng để phát hiện vật thể thành công:

• Chất lượng tập dữ liệu: Chất lượng và kích thước của tập dữ liệu huấn luyện là rất quan trọng. Một tập dữ liệu được gán nhãn tốt, đa dạng và mang tính đại diện là điều cần thiết để huấn luyện các mô hình chính xác. Điều này đặc biệt quan trọng để giải quyết các thành kiến có thể dẫn đến các dự đoán không công bằng hoặc không chính xác.
• Tăng cường dữ liệu: Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu, chẳng hạn như cắt xén, lật và thay đổi tỷ lệ ngẫu nhiên, có thể cải thiện độ bền và khả năng tổng quát hóa của mô hình bằng cách tăng sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện.
• Phần cứng và phần mềm: Việc lựa chọn phần cứng (ví dụ: GPU) và các thư viện phần mềm (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, OpenCV) có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất.
• Huấn luyện và Tinh chỉnh siêu tham số: Việc lựa chọn cẩn thận các siêu tham số (ví dụ: tốc độ học, kích thước lô) và huấn luyện trong một số lượng kỷ nguyên đủ là rất quan trọng đối với hiệu suất của mô hình.
• Các chỉ số đánh giá: Hiểu và sử dụng các chỉ số đánh giá phù hợp, chẳng hạn như độ chính xác (precision), độ phủ (recall), Độ chính xác trung bình (AP) và Giao trên Hợp (IoU), là rất quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình.
• Điều kiện thực tế: Hãy xem xét các điều kiện thực tế mà mô hình sẽ gặp phải, chẳng hạn như ánh sáng, che khuất và sự biến đổi của vật thể. Mô hình cần phải tổng quát hóa tốt với các điều kiện khác nhau để sử dụng trong thực tế.

Các ứng dụng của việc phát hiện vật thể

Phát hiện vật thể có một loạt các ứng dụng rộng rãi trên nhiều ngành công nghiệp:

• Xe tự hành: Nhận dạng người đi bộ, phương tiện, biển báo giao thông và các chướng ngại vật khác.
• Robot học: Cho phép robot nhận thức và tương tác với môi trường của chúng.
• An ninh và Giám sát: Phát hiện các hoạt động đáng ngờ, nhận dạng kẻ xâm nhập và giám sát không gian công cộng. Điều này đặc biệt hữu ích cho các lực lượng an ninh và cơ quan thực thi pháp luật trên toàn thế giới, từ các sở cảnh sát ở Hoa Kỳ đến các lực lượng an ninh ở Châu Âu và Châu Á.
• Bán lẻ: Phân tích hành vi của khách hàng, theo dõi chuyển động và tự động hóa quy trình thanh toán.
• Chẩn đoán hình ảnh y tế: Hỗ trợ chẩn đoán bệnh bằng cách phát hiện các bất thường trong hình ảnh y tế. Điều này bao gồm việc phân tích ảnh X-quang, MRI và CT, một công nghệ được sử dụng trong các bệnh viện trên toàn cầu, từ Vương quốc Anh đến Ấn Độ và hơn thế nữa.
• Nông nghiệp: Giám sát cây trồng, phát hiện sâu bệnh và tự động hóa thu hoạch.
• Sản xuất: Kiểm soát chất lượng, phát hiện lỗi và tự động hóa dây chuyền sản xuất.
• Phân tích thể thao: Theo dõi người chơi, phân tích các sự kiện trong trận đấu và cung cấp thông tin chi tiết.
• Nhận dạng khuôn mặt và Sinh trắc học: Xác định cá nhân và xác minh danh tính.

Ví dụ: Trong lĩnh vực nông nghiệp, phát hiện vật thể được các trang trại ở Nhật Bản sử dụng để theo dõi sự tăng trưởng và sức khỏe của cây trồng. Dữ liệu này cho phép nông dân tối ưu hóa lịch trình tưới tiêu và bón phân. Tại Hà Lan, nó được sử dụng để phân loại kích thước và sức khỏe của hoa để bán tại các chợ hoa lớn.

Tương lai của việc phát hiện vật thể

Phát hiện vật thể là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng. Một số xu hướng chính và hướng đi trong tương lai bao gồm:

• Cải thiện độ chính xác và hiệu quả: Các nhà nghiên cứu không ngừng phát triển các thuật toán và kỹ thuật mới để cải thiện độ chính xác và giảm chi phí tính toán.
• Phát hiện vật thể 3D: Phát hiện các vật thể trong không gian 3D, điều này rất quan trọng cho các ứng dụng như lái xe tự hành và robot học.
• Phát hiện vật thể trong video: Phát triển các thuật toán có thể phát hiện chính xác các vật thể trong các chuỗi video.
• Học few-shot và zero-shot: Huấn luyện các mô hình để phát hiện các vật thể với dữ liệu được gán nhãn hạn chế hoặc không có.
• AI có thể giải thích (XAI): Tăng khả năng diễn giải của các mô hình phát hiện vật thể để hiểu các quy trình ra quyết định của chúng. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng mà tính minh bạch và trách nhiệm giải trình là yếu tố quyết định, chẳng hạn như chẩn đoán y tế và các thủ tục pháp lý.
• Thích ứng miền: Phát triển các mô hình có thể thích ứng với các môi trường và tập dữ liệu mới với việc huấn luyện lại tối thiểu. Điều này rất quan trọng để triển khai các mô hình trong các kịch bản thực tế đa dạng.
• Điện toán biên: Triển khai các mô hình phát hiện vật thể trên các thiết bị biên (ví dụ: điện thoại thông minh, máy bay không người lái) để cho phép xử lý thời gian thực với độ trễ thấp.

Tác động đến các ngành công nghiệp toàn cầu: Tác động của thị giác máy tính và phát hiện vật thể mở rộng ra nhiều ngành công nghiệp toàn cầu đa dạng. Ví dụ, trong ngành xây dựng, nó giúp theo dõi tiến độ của một dự án xây dựng. Nó đảm bảo an toàn bằng cách xác định các rủi ro trên công trường bằng máy bay không người lái và máy ảnh, điều này đặc biệt có giá trị trong các dự án phức tạp, chẳng hạn như những dự án ở các thành phố lớn trên toàn thế giới.

Kết luận

Phát hiện vật thể là một kỹ thuật mạnh mẽ và linh hoạt đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau trên toàn thế giới. Từ lái xe tự hành đến chẩn đoán hình ảnh y tế và an ninh, các ứng dụng rất rộng lớn và không ngừng mở rộng. Khi học sâu tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi các thuật toán phát hiện vật thể tinh vi và hiệu quả hơn nữa sẽ xuất hiện, tiếp tục biến đổi cách chúng ta tương tác và hiểu thế giới xung quanh. Đây là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng với tiềm năng to lớn cho sự đổi mới và tác động xã hội.

Việc sử dụng phát hiện vật thể đang biến đổi nhiều lĩnh vực trên toàn cầu. Ví dụ, trong ngành thời trang, các thuật toán phát hiện vật thể được sử dụng để xác định các xu hướng thời trang và phân tích phong cách quần áo, điều này ảnh hưởng đến việc sản xuất và tiếp thị hàng may mặc, từ các cửa hàng bán lẻ ở Paris đến các cửa hàng trực tuyến ở Brazil và hơn thế nữa.

Phát hiện vật thể cung cấp các khả năng mạnh mẽ cho các ứng dụng trên các nền văn hóa và kinh tế khác nhau. Bằng cách hiểu các nguyên tắc cốt lõi và ứng dụng thực tế của các thuật toán phát hiện vật thể, bạn có thể mở ra những khả năng mới và giải quyết các thách thức phức tạp trong các lĩnh vực đa dạng trên khắp thế giới.