Hướng dẫn sử dụng TensorFlow.js để phân loại và phân đoạn hình ảnh

Bài viết dưới đây sẽ cung cấp hướng dẫn toàn diện để khám phá phân loại và phân đoạn hình ảnh bằng cách sử dụng TensorFlow.js.

• Tìm hiểu về TensorFlow Extended (TFX) và Apache Beam
• Khám phá các kỹ thuật xử lý hình ảnh với OpenCV
• Tìm hiểu ứng dụng thời tiết trên các thiết bị Google Pixel
• Khám phá Công cụ What-If của Google trong ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Google cảnh báo nhân viên về chatbot

Bài viết dưới đây sẽ cung cấp hướng dẫn toàn diện để khám phá phân loại và phân đoạn hình ảnh bằng cách sử dụng TensorFlow.js.

TensorFlow.js là gì?

TensorFlow.js là một thư viện mã nguồn mở do Google phát triển, cho phép các nhà phát triển xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học bằng JavaScript. Công cụ mạnh mẽ này đã trở nên phổ biến đáng kể đối với các nhà phát triển web cũng như các nhà khoa học dữ liệu, vì nó cho phép họ khai thác sức mạnh của máy học mà không cần cài đặt phức tạp hoặc kiến thức sâu rộng về Python hoặc các ngôn ngữ lập trình khác. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của TensorFlow.js là trong lĩnh vực phân loại và phân đoạn hình ảnh, liên quan đến việc xác định và gắn nhãn các đối tượng trong một hình ảnh. Bài viết này sẽ cung cấp hướng dẫn toàn diện để khám phá phân loại và phân đoạn hình ảnh bằng cách sử dụng TensorFlow.js.

Phân loại hình ảnh là gì?

Phân loại hình ảnh là quá trình gán nhãn cho một hình ảnh dựa trên nội dung của nó. Ví dụ: một mô hình phân loại hình ảnh có thể được đào tạo để nhận dạng hình ảnh của mèo, chó và chim. Sau khi được đào tạo, mô hình sau đó có thể được sử dụng để phân loại các hình ảnh mới, chưa được gắn nhãn có chứa một con mèo, một con chó hoặc một con chim. TensorFlow.js cung cấp một số mô hình được đào tạo trước để phân loại hình ảnh, chẳng hạn như MobileNet, có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng web. Các mô hình này đã được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn và có thể nhận dạng nhiều loại đối tượng với độ chính xác cao.

Hướng dẫn sử dụng TensorFlow.js để phân loại hình ảnh

Bạn có thể sử dụng TensorFlow.js theo hướng dẫn dưới đây để phân loại hình ảnh:

Nhập thư viện vào dự án

Để bắt đầu phân loại hình ảnh bằng TensorFlow.js, các nhà phát triển có thể nhập thư viện vào dự án của họ và tải một mô hình được đào tạo trước. Sau khi mô hình được tải, nó có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh bằng cách chuyển chúng qua mô hình và lấy các nhãn dự đoán. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hàm `predict`, hàm này lấy hình ảnh đầu vào và trả về một mảng xác suất cho từng nhãn có thể. Nhãn có xác suất cao nhất sau đó được chọn làm nhãn dự đoán cho hình ảnh đầu vào.

Cung cấp các mô hình đã được đào tạo

Mặt khác, phân đoạn hình ảnh là quá trình chia hình ảnh thành nhiều phân đoạn hoặc vùng, mỗi phân đoạn tương ứng với một đối tượng cụ thể hoặc một phần của đối tượng. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như xe tự lái, trong đó việc xác định và theo dõi các đối tượng riêng lẻ trong một cảnh là rất quan trọng. TensorFlow.js cung cấp một số mô hình được đào tạo trước để phân đoạn hình ảnh, chẳng hạn như DeepLab, có thể được sử dụng để phân đoạn hình ảnh thành các vùng riêng biệt dựa trên nội dung của chúng.

Nhập và tải mô hình phân đoạn

Để thực hiện phân đoạn hình ảnh bằng TensorFlow.js, nhà phát triển có thể thực hiện theo quy trình tương tự như với phân loại hình ảnh. Đầu tiên, thư viện phải được nhập và tải mô hình phân đoạn được đào tạo trước. Sau khi mô hình được tải, nó có thể được sử dụng để phân đoạn hình ảnh bằng cách chuyển chúng qua mô hình và lấy mặt nạ phân đoạn dự đoán. Những mặt nạ này là những hình ảnh nhị phân cho biết sự hiện diện của một đối tượng hoặc vùng cụ thể trong hình ảnh đầu vào.

Khả năng chạy trực tiếp trong trình duyệt

Một trong những lợi thế chính của việc sử dụng TensorFlow.js để phân loại và phân đoạn hình ảnh là khả năng chạy trực tiếp trong trình duyệt mà không cần thành phần phía máy chủ. Điều này cho phép các nhà phát triển tạo các ứng dụng web tương tác có thể xử lý hình ảnh trong thời gian thực, cung cấp cho người dùng phản hồi ngay lập tức và trải nghiệm hấp dẫn hơn. Hơn nữa, TensorFlow.js tận dụng sức mạnh của WebGL để thực hiện tính toán trên GPU, dẫn đến thời gian xử lý nhanh hơn và hiệu suất được cải thiện.

Kết luận

Tóm lại, TensorFlow.js là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để phân loại và phân đoạn hình ảnh, cho phép các nhà phát triển khai thác sức mạnh của máy học trong các ứng dụng web của họ. Bằng cách tận dụng các mô hình được đào tạo trước và khả năng của WebGL, TensorFlow.js cho phép xử lý hình ảnh tương tác, thời gian thực có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng. Cho dù bạn là nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm hay nhà phát triển web đang tìm cách kết hợp máy học vào dự án của mình, TensorFlow.js đều cung cấp giải pháp toàn diện và dễ tiếp cận để phân loại và phân đoạn hình ảnh.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/using-tensorflow-js-for-image-classification-and-segmentation/)

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