Tìm hiểu về khả năng xây dựng mô hình phát hiện đối tượng với FastAI

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khả năng của FastAI để phát hiện đối tượng và cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách xây dựng các mô hình phát hiện đối tượng bằng thư viện mạnh mẽ này.

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khả năng của FastAI để phát hiện đối tượng và cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách xây dựng các mô hình phát hiện đối tượng bằng thư viện mạnh mẽ này.

FastAI là gì?

FastAI, một thư viện deep learning mã nguồn mở, đã trở nên vô cùng phổ biến trong giới khoa học dữ liệu và những người đam mê machine learning (máy học) vì tính đơn giản và dễ sử dụng của nó. Được xây dựng dựa trên PyTorch, FastAI cung cấp các thành phần cấp cao cho phép người dùng nhanh chóng tạo nguyên mẫu và xây dựng các mô hình hiện đại với mã tối thiểu. Một trong những ứng dụng chính của FastAI là trong lĩnh vực phát hiện đối tượng, đây là một nhiệm vụ quan trọng trong thị giác máy tính liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khả năng của FastAI để phát hiện đối tượng và cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách xây dựng các mô hình phát hiện đối tượng bằng thư viện mạnh mẽ này.

Các ưu thế của FastAI

Phát hiện đối tượng là một vấn đề cơ bản trong thị giác máy tính, với các ứng dụng từ ô tô tự lái và người máy đến các hệ thống giám sát và an ninh. Các phương pháp phát hiện đối tượng truyền thống, chẳng hạn như cửa sổ trượt và kỹ thuật đề xuất vùng, phần lớn đã được thay thế bằng các phương pháp tiếp cận dựa trên deep-learning, những phương pháp này đã thể hiện hiệu suất vượt trội về độ chính xác và tốc độ. Trong số các kiến trúc deep-learning khác nhau để phát hiện đối tượng, mạng thần kinh tích chập (CNN) đã nổi lên như một lựa chọn phổ biến nhất do khả năng học các tính năng phân cấp từ dữ liệu pixel thô.

FastAI đơn giản hóa quy trình xây dựng và đào tạo các mô hình phát hiện đối tượng bằng cách cung cấp API cấp cao giúp loại bỏ sự phức tạp của các framework deep-learning cơ bản. Điều này cho phép người dùng tập trung vào vấn đề hiện tại thay vì sa lầy vào các chi tiết của kiến trúc mô hình và tối ưu hóa. Thư viện FastAI bao gồm một số mô hình được đào tạo trước, chẳng hạn như ResNet và VGG, có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ phát hiện đối tượng cụ thể bằng cách sử dụng học chuyển. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán mà còn mang lại hiệu suất tốt hơn so với các mô hình đào tạo từ đầu.

Hướng dẫn sử dụng FastAI

Cài đặt thư viện

Để bắt đầu với FastAI để phát hiện đối tượng, trước tiên bạn cần cài đặt thư viện và các phần phụ thuộc của nó. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng lệnh sau:

“`

pip install fastai

“`

Khi quá trình cài đặt hoàn tất, bước tiếp theo là nhập các mô-đun cần thiết và tải tập dữ liệu. FastAI hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu, bao gồm CSV, JSON và XML, giúp dễ dàng làm việc với các bộ dữ liệu phát hiện đối tượng khác nhau. Thư viện cũng bao gồm một số bộ dữ liệu tích hợp, chẳng hạn như COCO và Pascal VOC, có thể được sử dụng để đo điểm chuẩn và thử nghiệm.

Xử lý trước dữ liệu

Sau khi tải tập dữ liệu, bước tiếp theo là xử lý trước dữ liệu và tạo trình tải dữ liệu để đào tạo và xác thực. FastAI cung cấp một API thuận tiện để tăng cường dữ liệu, đây là một kỹ thuật cần thiết để cải thiện hiệu suất của các mô hình phát hiện đối tượng. Người dùng có thể áp dụng nhiều phép biến đổi khác nhau, chẳng hạn như xoay, chia tỷ lệ và lật, để tăng tính đa dạng của dữ liệu đào tạo và giảm tình trạng thừa.

Tạo mô hình phát hiện đối tượng

Khi đã có bộ tải dữ liệu, bước tiếp theo là tạo mô hình phát hiện đối tượng. FastAI cung cấp một API linh hoạt để xây dựng các mô hình tùy chỉnh hoặc tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước cho các tác vụ cụ thể. Người dùng có thể chọn từ nhiều kiến trúc xương sống, chẳng hạn như ResNet và VGG, đồng thời định cấu hình các tham số mô hình theo yêu cầu của họ. Thư viện cũng bao gồm một số hàm mất mát và trình tối ưu hóa tích hợp sẵn, có thể dễ dàng tùy chỉnh cho các tác vụ phát hiện đối tượng khác nhau.

Đào tạo mô hình

Sau khi mô hình được xác định, bước cuối cùng là đào tạo mô hình bằng cách sử dụng vòng đào tạo FastAI. Thư viện cung cấp một số lệnh gọi lại và chỉ số tích hợp sẵn, chẳng hạn như lập lịch tỷ lệ học tập và điểm kiểm tra mô hình, có thể được sử dụng để theo dõi và kiểm soát quá trình đào tạo. Người dùng cũng có thể trực quan hóa tiến trình đào tạo và phân tích hiệu suất mô hình bằng các công cụ trực quan hóa FastAI.

Kết luận

Tóm lại, FastAI cung cấp một nền tảng toàn diện và thân thiện với người dùng để xây dựng các mô hình phát hiện đối tượng với mã và nỗ lực tối thiểu. API cấp cao, các mô hình được đào tạo trước và hỗ trợ rộng rãi để xử lý và tăng cường dữ liệu khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia trong lĩnh vực thị giác máy tính. Bằng cách tận dụng sức mạnh của FastAI, người dùng có thể nhanh chóng tạo nguyên mẫu và triển khai các mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến nhất cho nhiều ứng dụng.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/fastai-and-object-detection-building-object-detection-models-with-fastai/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả