Hiểu về phân loại hình ảnh

Mô tả hình ảnh và học máy trong phân loại hình ảnh 📸

Mục lục:

1. Giới thiệu về phân loại hình ảnh
2. Cách hoạt động của phân loại hình ảnh
3. Các bước trong quá trình phân loại hình ảnh
   • 3.1 Tiền xử lý dữ liệu
   • 3.2 Phát hiện đối tượng
   • 3.3 Nhận dạng đối tượng và gán nhãn
   • 3.4 Phân loại đối tượng
   • 3.5 Kết nối với quy trình làm việc trí tuệ nhân tạo

Giới thiệu về phân loại hình ảnh

Hình ảnh, bao gồm các bức hình và video, chiếm một phần lớn trong việc tạo ra dữ liệu trên toàn cầu. Để hiểu và tổ chức dữ liệu này, chúng ta dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI) được nạp lực để phân loại hình ảnh. Phân loại hình ảnh là một thuật ngữ được nghe đến khắp nơi trong không gian tự động hóa, nhưng chính xác là gì và làm việc như thế nào?

Cách hoạt động của phân loại hình ảnh

Phân loại hình ảnh là nhiệm vụ phân loại và gán nhãn cho các nhóm hình ảnh hoặc vector dựa trên một số tiêu chí nhất định. Một nhãn có thể được gán dựa trên một hoặc nhiều tiêu chí. Phân loại hình ảnh phân tích các bức ảnh thông qua các mô hình học sâu AI, có thể nhận diện và nhận dạng nhiều tiêu chí khác nhau từ nội dung hình ảnh đến thời gian trong ngày.

Ví dụ cổ điển đơn giản, bạn được cung cấp một tập hình ảnh, mỗi hình ảnh chứa một con mèo hoặc chó. Thay vì gắn nhãn các hình ảnh một cách thủ công, bạn muốn sử dụng một thuật toán để thực hiện công việc này. Thuật toán sẽ xem xét toàn bộ bức ảnh và đưa ra xác suất cho mỗi lớp mà nó được huấn luyện, trong trường hợp này là mèo hoặc chó. Điều này thường là khả thi thông qua việc huấn luyện mạng thần kinh, mạng được cung cấp một lượng đủ lớn dữ liệu huấn luyện, cụ thể là các hình ảnh đã được gán nhãn là mèo và chó.

Các bước trong quá trình phân loại hình ảnh

Bước 1: Tiền xử lý dữ liệu

Bước này cải thiện dữ liệu hình ảnh bằng cách loại bỏ các sai lệch không mong muốn và cải thiện các khía cạnh quan trọng cụ thể của hình ảnh sao cho các mô hình thị giác máy tính có thể hoạt động tốt hơn với dữ liệu này. Cơ bản, bạn đang làm sạch dữ liệu của mình để chuẩn bị cho mô hình AI xử lý.

Bước 2: Phát hiện đối tượng

Bước này là quá trình xác định các đối tượng trong tập hình ảnh. Nó bao gồm chia nhỏ ảnh thành các phân đoạn và xác định vị trí của các đối tượng. Tiếp tục ví dụ về thời trang, thuật toán có thể xem xét váy, áo blouses, quần áo, v.v.

Bước 3: Nhận dạng đối tượng và gán nhãn

Các thuật toán học sâu giúp khám phá các mẫu và đặc điểm trong hình ảnh có thể là duy nhất đối với một nhãn nhất định. Mô hình học từ tập dữ liệu này và trở nên chính xác hơn trong tương lai. Trong tập hình ảnh thời trang của chúng ta, bạn có thể gắn nhãn các mẫu như váy midi, áo cổ lửng, váy, áo blouse, áo phông, v.v.

Bước 4: Phân loại đối tượng

Mô hình đã sẵn sàng phân loại các hình ảnh. Đây là bước cuối cùng của quá trình. Bạn đã xây dựng một mô hình AI phân loại hình ảnh thời trang theo nhiều tiêu chí khác nhau. Thuật toán sử dụng phương pháp phân loại phù hợp để phân loại các mục quan sát vào các lớp đã định sẵn bằng cách so sánh các mẫu hình ảnh với các mẫu mong muốn. Bây giờ, nhãn bạn đã thêm trong bước trước sẽ được nhận biết bởi thuật toán và trên các hình ảnh thực tế.

Bước 5: Kết nối với quy trình làm việc trí tuệ nhân tạo

Sau khi hoàn thành quá trình phân loại hình ảnh, bạn có thể kết nối mô hình AI phân loại hình ảnh của mình với quy trình làm việc trí tuệ nhân tạo. Điều này xác định nguồn dữ liệu mới đến từ đâu và kết quả sẽ như thế nào sau khi dữ liệu đã được phân loại. Ví dụ, dữ liệu có thể đến từ việc nhập khẩu hàng tồn kho mới và kết quả có thể là thêm dữ liệu vào bảng tính Google. Một bộ phân loại hình ảnh lấy giá trị số học của pixel trong hình ảnh, truyền qua mạng thần kinh tích chập (CNN), và nhận đầu ra cuối cùng như đã giải thích trước đó. Đầu ra này có thể là một lớp duy nhất hoặc một xác suất của các lớp tốt nhất mô tả nội dung hình ảnh. Trong các lớp ẩn của CNN, điều kỳ diệu xảy ra trên hành trình từ việc đưa một hình ảnh để làm phần, mỗi loại lớp CNN thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Phân loại hình ảnh có thể chỉ mục đơn hoặc chỉ mục đa. Trong phân loại chỉ mục đơn, mỗi hình ảnh chỉ có một nhãn hoặc chú thích. Như kết quả, cho mỗi hình ảnh mô hình nhìn thấy, nó phân tích và phân loại dựa trên một tiêu chí duy nhất. Ngược lại, trong phân loại chỉ mục đa, hình ảnh có thể có nhiều nhãn với một số hình ảnh chứa tất cả các nhãn bạn đang sử dụng vào cùng một thời điểm.

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thành công, hiệu suất và chất lượng của dự án của bạn, nhưng việc lựa chọn công cụ phân loại hình ảnh đúng là một trong những yếu tố quan trọng nhất. Công cụ phân loại hình ảnh chính xác giúp bạn tiết kiệm thời gian và giảm chi phí, đồng thời đạt được các kết quả tốt nhất. Dù bạn đang sản xuất đồ chơi fidget hay bán quần áo vintage, phần mềm phân loại hình ảnh có thể giúp bạn cải thiện độ chính xác và hiệu suất của quy trình của bạn. Bây giờ, khi bạn đã ở đây, tôi muốn giới thiệu đến bạn công cụ Levity.

Đánh giá ưu, khuyết điểm và highlights

Ưu điểm

• Phân loại hình ảnh có thể giúp tổ chức và hiểu các bức ảnh và video trong toàn cầu.
• Sử dụng trí tuệ nhân tạo và học sâu giúp đạt được độ chính xác và hiệu quả cao.
• Công cụ phân loại hình ảnh chính xác giúp tiết kiệm thời gian và giảm chi phí, đồng thời cải thiện hiệu suất quy trình làm việc trí tuệ nhân tạo.

Khuyết điểm

• Để đạt được kết quả tốt, cần có lượng lớn dữ liệu huấn luyện phù hợp.
• Một số hình ảnh có thể chứa nhiều nhãn khác nhau, gây khó khăn trong việc phân loại.

Highlights

• Việc áp dụng phân loại hình ảnh cần lựa chọn công cụ phù hợp để đạt hiệu suất và chất lượng tốt nhất.
• Levity là một công cụ phân loại hình ảnh giúp bạn huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo trên hình ảnh, tài liệu và dữ liệu văn bản mà không cần viết bất kỳ dòng code nào.

Câu hỏi thường gặp

Câu hỏi: Phân loại hình ảnh có thể được áp dụng trong lĩnh vực nào?

Trả lời: Phân loại hình ảnh có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như công nghiệp sản xuất, bán lẻ, y tế, an ninh, và nhiều lĩnh vực khác.

Câu hỏi: Cần bao nhiêu dữ liệu huấn luyện để có kết quả tốt nhất?

Trả lời: Để đạt được kết quả tốt nhất, cần có một lượng lớn dữ liệu huấn luyện phù hợp và đa dạng.

Câu hỏi: Phân loại hình ảnh có thể nhận biết được các đối tượng khác nhau như thế nào?

Trả lời: Qua quá trình huấn luyện, mô hình học sâu có thể phát hiện và nhận biết các mẫu và đặc điểm riêng biệt của các nhãn đã được gán.

Câu hỏi: Levity có thể giúp tôi làm gì?

Trả lời: Levity là một công cụ phân loại hình ảnh cho phép bạn huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo trên hình ảnh, tài liệu và dữ liệu văn bản mà không cần viết bất kỳ dòng code nào.

Câu hỏi: Làm thế nào để kết nối mô hình phân loại hình ảnh với quy trình làm việc trí tuệ nhân tạo?

Trả lời: Kết nối được thiết lập bằng cách xác định nguồn dữ liệu mới và quyết định xử lý dữ liệu sau khi nó đã được phân loại.