Tăng khả năng nhận dạng hình ảnh bằng tăng cường dữ liệu (Data Augmentation)

Tăng cường dữ liệu là một kỹ thuật được sử dụng để mở rộng quy mô và tính đa dạng của tập dữ liệu một cách giả tạo bằng cách tạo các phiên bản mới thông qua các phép biến đổi khác nhau.

• Giới thiệu và tìm thiểu đặc trưng về tăng cường dữ liệu AI
• Tìm hiểu về việc tăng cường dữ liệu AI cho NLP

Tăng cường dữ liệu (data augmentation) là một kỹ thuật được sử dụng để mở rộng quy mô và tính đa dạng của tập dữ liệu một cách giả tạo bằng cách tạo các phiên bản mới thông qua các phép biến đổi khác nhau.

Sự phát triển của nhận dạng hình ảnh

Trong những năm gần đây, lĩnh vực nhận dạng hình ảnh đã chứng kiến những tiến bộ đáng kể nhờ sự phát triển nhanh chóng của công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo. Nhận dạng hình ảnh, một tên miền phụ của thị giác máy tính, cho phép máy tính xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Công nghệ này có nhiều ứng dụng, bao gồm nhận dạng khuôn mặt, xe tự hành, hình ảnh y tế và hệ thống giám sát, cùng nhiều ứng dụng khác. Một trong những yếu tố quan trọng góp phần vào sự thành công của các hệ thống nhận dạng hình ảnh là sự sẵn có của các bộ dữ liệu lớn, đa dạng và chất lượng cao để đào tạo các mô hình máy học. Tuy nhiên, việc có được các bộ dữ liệu như vậy có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức và tốn thời gian. Đây là nơi tăng cường dữ liệu phát huy tác dụng.

Tăng cường dữ liệu (data augmentation) là gì?

Tăng cường dữ liệu là một kỹ thuật được sử dụng để mở rộng quy mô và tính đa dạng của tập dữ liệu một cách giả tạo bằng cách tạo các phiên bản mới thông qua các phép biến đổi khác nhau. Những biến đổi này có thể bao gồm xoay, chia tỷ lệ, lật và thay đổi độ sáng hoặc độ tương phản của ảnh gốc. Bằng cách áp dụng các phép biến đổi này, mô hình máy học có thể học cách nhận dạng các đối tượng theo các hướng, tỷ lệ và điều kiện ánh sáng khác nhau, từ đó cải thiện khả năng khái quát hóa và giảm nguy cơ trang bị thừa. Việc trang bị quá mức xảy ra khi một mô hình hoạt động cực kỳ tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng không thể khái quát hóa thành dữ liệu mới, chưa nhìn thấy. Tăng cường dữ liệu giúp khắc phục vấn đề này bằng cách cung cấp cho mô hình một mẫu đa dạng hơn và mang tính đại diện hơn cho các tình huống trong thế giới thực mà nó có thể gặp phải.

Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu phổ biến

Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu phổ biến hiện nay gồm:

Xoay hình ảnh

Một trong những kỹ thuật tăng cường dữ liệu phổ biến nhất là xoay hình ảnh. Bằng cách xoay các hình ảnh gốc ở nhiều góc độ khác nhau, mô hình có thể học cách nhận dạng các đối tượng theo các hướng khác nhau. Điều này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng như xe tự hành, trong đó các đối tượng quan tâm, chẳng hạn như người đi bộ hoặc các phương tiện khác, có thể xuất hiện theo nhiều hướng khác nhau so với máy ảnh. Một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi khác là chia tỷ lệ ảnh, bao gồm thay đổi kích thước ảnh gốc thành các tỷ lệ khác nhau. Điều này giúp mô hình học cách nhận dạng các đối tượng ở các khoảng cách và kích cỡ khác nhau, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, trong đó các khuôn mặt có thể xuất hiện ở các tỷ lệ khác nhau tùy thuộc vào khoảng cách từ máy ảnh.

Lật hình ảnh

Lật hình ảnh, một kỹ thuật tăng cường dữ liệu phổ biến khác, liên quan đến việc tạo ra hình ảnh phản chiếu của hình ảnh gốc. Điều này có thể giúp mô hình học cách nhận dạng các đối tượng theo các hướng khác nhau và đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng mà các đối tượng quan tâm có thể xuất hiện theo cả hướng từ trái sang phải và từ phải sang trái, chẳng hạn như nhận dạng biển báo giao thông. Việc điều chỉnh độ sáng và độ tương phản của ảnh gốc cũng có thể hữu ích vì nó cho phép mô hình học cách nhận dạng các đối tượng trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng ngoài trời, chẳng hạn như hệ thống giám sát, nơi điều kiện ánh sáng có thể thay đổi đáng kể trong ngày.

Cần cân bằng tính đa dạng của tập dữ liệu

Mặc dù việc tăng cường dữ liệu đã được chứng minh là một kỹ thuật hiệu quả để nâng cao hiệu suất nhận dạng hình ảnh, nhưng điều cần thiết là phải đạt được sự cân bằng phù hợp giữa tính đa dạng của tập dữ liệu được tăng cường và các tài nguyên tính toán cần thiết để huấn luyện mô hình. Tăng cường quá mức tập dữ liệu có thể dẫn đến tăng thời gian đào tạo và chi phí tính toán, trong khi tăng cường quá mức có thể dẫn đến một mô hình không thể khái quát hóa tốt dữ liệu mới. Do đó, điều quan trọng là phải lựa chọn cẩn thận các kỹ thuật và thông số tăng cường phù hợp dựa trên ứng dụng cụ thể và các nguồn lực sẵn có.

Kết luận

Tóm lại, tăng cường dữ liệu là một kỹ thuật mạnh mẽ để nâng cao hiệu suất nhận dạng hình ảnh bằng cách mở rộng kích thước và tính đa dạng của tập dữ liệu huấn luyện một cách giả tạo. Bằng cách áp dụng các phép biến đổi khác nhau, chẳng hạn như xoay, chia tỷ lệ, lật và điều chỉnh độ sáng cũng như độ tương phản, mô hình máy học có thể học cách nhận dạng các đối tượng theo các hướng, tỷ lệ và điều kiện ánh sáng khác nhau, từ đó cải thiện khả năng khái quát hóa và giảm nguy cơ trang bị thừa. Khi công nghệ nhận dạng hình ảnh tiếp tục phát triển và tìm ra các ứng dụng mới, việc tăng cường dữ liệu chắc chắn sẽ vẫn là một công cụ quan trọng để đạt được hiệu suất mạnh mẽ và chính xác.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/enhancing-image-recognition-with-data-augmentation-an-overview/)

Tin liên quan:

• Khám phá 10 nền tảng và công cụ đám mây (Cloud) hàng đầu dành cho nhà phát triển
• Kết hợp AI và IoT cho các chiến lược bảo trì dự đoán thông minh hơn
• 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