Tác giả: Tiến sĩ Assad Abbas
Ngày 21 tháng 2 năm 2024
Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo mục tiêu là cho phép các máy hiểu và giải thích thông tin hình ảnh, video. Thị giác máy tính có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau như hình ảnh y tế, an ninh, lái xe tự động và giải trí. Tuy nhiên, việc phát triển các hệ thống thị giác máy tính hoạt động tốt trên các nhiệm vụ và miền khác nhau là thách thức, đòi hỏi nhiều dữ liệu được gán nhãn và tài nguyên tính toán.
Một cách để giải quyết thách thức này là sử dụng học chuyển giao, một kỹ thuật tái sử dụng kiến thức đã học từ một nhiệm vụ hoặc miền sang một nhiệm vụ hoặc miền khác. Học chuyển giao có thể giảm thiểu nhu cầu về dữ liệu và tính toán và cải thiện khả năng tổng quát hóa và hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính. Bài viết này tập trung vào một loại cụ thể của mô hình thị giác máy tính, gọi là Mô hình Tầm nhìn Lớn (LVMs), và cách chúng có thể được tận dụng cho các nhiệm vụ đặc thù miền thông qua học chuyển giao.
Các Mô hình Tầm nhìn Lớn (LVMs) là gì?
LVMs là những mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến xử lý và giải thích dữ liệu hình ảnh, thường là hình ảnh hoặc video. Chúng được gọi là “lớn” vì chúng có nhiều tham số, thường trong hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ, cho phép chúng học các mẫu và đặc điểm phức tạp trong dữ liệu hình ảnh. LVMs thường được xây dựng bằng cách sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến, như Mạng Nơ-ron Tích chập (CNNs) hoặc transformers, có thể xử lý dữ liệu điểm ảnh một cách hiệu quả và phát hiện các mẫu phân cấp.
LVMs được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu hình ảnh, chẳng hạn như hình ảnh hoặc video trên Internet, cùng với các nhãn hoặc chú thích liên quan. Mô hình học bằng cách điều chỉnh các tham số của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của nó và các nhãn thực tế. Quá trình này đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể và một bộ dữ liệu phong phú, đa dạng để đảm bảo mô hình có thể tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới, chưa từng thấy.
Một số ví dụ nổi bật về LVMs bao gồm CLIP của OpenAI, nổi bật trong các nhiệm vụ như phân loại không cần học và truy xuất hình ảnh bằng cách hiểu hình ảnh thông qua mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Tương tự, vision transformer của Google áp dụng một kiến trúc giống như transformer cho việc phân loại hình ảnh, đạt được kết quả tiên tiến trong các thử nghiệm đánh giá khác nhau. LandingLens, được phát triển bởi LandingAI, nổi bật với nền tảng thân thiện với người dùng, cho phép các dự án thị giác máy tính tùy chỉnh mà không cần kiến thức lập trình. Nó sử dụng các LVMs cụ thể cho miền, thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong các nhiệm vụ như phát hiện lỗi và xác định vị trí đối tượng, ngay cả với dữ liệu được gán nhãn hạn chế.
Tại sao Học chuyển giao cho LVMs?
LVMs đã thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong việc hiểu và tạo ra dữ liệu hình ảnh nhưng cũng có những hạn chế. Một trong những hạn chế chính là chúng thường được huấn luyện trên các bộ dữ liệu đa mục đích, như ImageNet hoặc COCO, có thể khác biệt so với nhiệm vụ hoặc miền cụ thể mà người dùng quan tâm. Ví dụ, một LVM được huấn luyện trên các hình ảnh trên Internet có thể không thể nhận diện các đối tượng hiếm hoặc mới lạ, chẳng hạn như các dụng cụ y tế hoặc bộ phận công nghiệp, có liên quan đến một miền cụ thể.
Hơn nữa, LVMs có thể không thể thích nghi với sự biến đổi hoặc sự tinh tế của các miền khác nhau, như điều kiện ánh sáng khác nhau, góc máy ảnh, hoặc nền, có thể ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác của dự đoán của mô hình.
Để vượt qua những hạn chế này, học chuyển giao có thể sử dụng kiến thức mà một LVM đã học được trên một bộ dữ liệu đa mục đích cho một nhiệm vụ hoặc miền cụ thể. Học chuyển giao là việc điều chỉnh hoặc điều chỉnh một LVM theo nhu cầu của người dùng, sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu được gán nhãn từ nhiệm vụ hoặc miền đích.
Sử dụng học chuyển giao mang lại nhiều lợi ích cho LVMs. Một lợi ích chính là khả năng chuyển giao kiến thức từ các dữ liệu hình ảnh đa dạng sang các miền cụ thể, cho phép hội tụ nhanh chóng vào các nhiệm vụ đã chọn. Hơn nữa, nó giảm bớt vấn đề phụ thuộc vào dữ liệu bằng cách sử dụng các đặc điểm đã học được từ các mô hình được huấn luyện trước, giảm thiểu nhu cầu về dữ liệu được gán nhãn cụ thể cho miền.
Hơn nữa, việc khởi tạo LVMs với các trọng số được huấn luyện trước dẫn đến sự hội tụ nhanh chóng trong quá trình điều chỉnh, điều này đặc biệt thuận lợi khi tài nguyên tính toán bị hạn chế. Cuối cùng, học chuyển giao cải thiện tổng quát hóa và hiệu suất, điều chỉnh LVMs cho các nhiệm vụ cụ thể và đảm bảo dự đoán chính xác, tạo điều kiện cho sự hài lòng và tin tưởng của người dùng.
Cách thực hiện Học chuyển giao cho LVMs là gì?
Có các phương pháp và phương thức khác nhau để thực hiện học chuyển giao cho LVMs, phụ thuộc vào sự tương đồng và sự có sẵn của dữ liệu giữa các nhiệm vụ hoặc miền nguồn và miền đích. Có hai phương pháp chính để học chuyển giao, đó là học chuyển giao cảm ứng và học chuyển giao trực quan.
Học chuyển giao cảm ứng giả định rằng các nhiệm vụ nguồn và đích khác nhau, nhưng các miền nguồn và đích tương đồng. Ví dụ, nhiệm vụ nguồn có thể là phân loại hình ảnh, và nhiệm vụ đích có thể là phát hiện đối tượng, nhưng cả hai nhiệm vụ đều sử dụng hình ảnh từ cùng một miền, chẳng hạn như cảnh tự nhiên hoặc động vật. Trong trường hợp này, mục tiêu là chuyển giao kiến thức mà LVM đã học được trên nhiệm vụ nguồn sang nhiệm vụ đích bằng cách sử dụng một số dữ liệu được gán nhãn từ nhiệm vụ đích để điều chỉnh mô hình. Phương pháp này cũng được biết đến là học chuyển giao nhiệm vụ hoặc học đa nhiệm.
Ngược lại, học chuyển giao trực quan giả định rằng các nhiệm vụ nguồn và đích tương đồng, nhưng các miền nguồn và đích khác nhau. Ví dụ, các nhiệm vụ nguồn và đích có thể là phân loại hình ảnh, miền nguồn có thể là hình ảnh trên Internet, và miền đích có thể là hình ảnh y tế. Trong trường hợp này, mục tiêu là chuyển giao kiến thức mà LVM đã học được trên miền nguồn sang miền đích bằng cách sử dụng một số dữ liệu được gán nhãn hoặc không được gán nhãn từ miền đích để điều chỉnh mô hình. Phương pháp này cũng được biết đến là học chuyển giao miền hoặc điều chỉnh miền.
Các Phương Pháp cho Học chuyển giao
Học chuyển giao cho LVMs bao gồm các phương pháp đa dạng được điều chỉnh cho các cấp độ sửa đổi khác nhau và truy cập vào các tham số và kiến trúc của mô hình. Trích xuất đặc trưng là một phương pháp sử dụng các đặc trưng đã biết bởi LVM trên một nhiệm vụ nguồn như đầu vào cho một mô hình mới trong miền đích. Mặc dù không đòi hỏi sửa đổi các tham số hoặc kiến trúc của LVM, phương pháp này có thể gặp khó khăn trong việc nắm bắt các đặc trưng cụ thể cho miền đích. Ngược lại, việc điều chỉnh tinh chỉnh bao gồm điều chỉnh các tham số LVM bằng cách sử dụng dữ liệu được gán nhãn từ miền đích. Phương pháp này cải thiện sự thích nghi với nhiệm vụ hoặc miền đích, đòi hỏi truy cập và sửa đổi tham số.
Cuối cùng, việc học siêu học tập tập trung vào việc huấn luyện một mô hình tổng quát có khả năng thích ứng nhanh chóng với các nhiệm vụ hoặc miền mới với ít điểm dữ liệu. Sử dụng các thuật toán như MAML hoặc Reptile, học siêu học cho phép LVMs học từ các nhiệm vụ đa dạng, cho phép học chuyển giao hiệu quả trên các miền động. Phương pháp này đòi hỏi truy cập và sửa đổi các tham số LVM để triển khai hiệu quả.
Các Ví dụ về Học chuyển giao Đặc thù Miền với LVMs
Học chuyển giao cho LVMs đã chứng minh được thành công đáng kể trên các miền đa dạng. Kiểm tra công nghiệp là một miền yêu cầu hiệu suất và chất lượng cao trong các mô hình thị giác máy tính, vì nó liên quan đến việc phát hiện và xác định các lỗi hoặc bất thường trong các sản phẩm và thành phần khác nhau. Tuy nhiên, kiểm tra công nghiệp đối mặt với các thách thức như các tình huống đa dạng và phức tạp, các điều kiện môi trường biến đổi và các tiêu chuẩn và quy định cao.
Học chuyển giao có thể giúp vượt qua những thách thức này bằng cách tận dụng các LVMs được huấn luyện trước trên các bộ dữ liệu đa mục đích và điều chỉnh chúng trên dữ liệu đặc thù của miền. Ví dụ, nền tảng LandingLens của LandingAI cho phép người dùng tạo các dự án thị giác máy tính tùy chỉnh cho kiểm tra công nghiệp mà không cần kinh nghiệm lập trình. Nó sử dụng các LVMs đặc thù miền để đạt được hiệu suất cao trong các nhiệm vụ thị giác máy tính phụ, chẳng hạn như phát hiện lỗi hoặc xác định vị trí đối tượng, với ít dữ liệu được gán nhãn hơn.
Tương tự, trong ngành giải trí, học chuyển giao đóng góp vào sự sáng tạo và đa dạng trong các mô hình thị giác máy tính. Mô hình CLIP của OpenAI, được thiết kế cho các nhiệm vụ như tạo hình ảnh từ mô tả văn bản, cho phép người dùng tạo nội dung hình ảnh đa dạng, chẳng hạn như tạo hình ảnh của “một con rồng” hoặc “bức tranh của Picasso.” Ứng dụng này cho thấy cách học chuyển giao tăng cường khả năng tạo ra và điều chỉnh nội dung hình ảnh cho mục đích nghệ thuật và giải trí, đồng thời giải quyết các thách thức liên quan đến kỳ vọng của người dùng, các vấn đề đạo đức và chất lượng nội dung.
Kết Luận
Tóm lại, học chuyển giao nổi lên như một chiến lược biến đổi để tối ưu hóa LVMs. Bằng cách điều chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các miền cụ thể, học chuyển giao giải quyết các thách thức, giảm thiểu sự phụ thuộc vào dữ liệu và tăng tốc độ hội tụ. Phương pháp này nâng cao hiệu suất của LVMs trong các nhiệm vụ đặc thù miền. Nó đánh dấu một bước quan trọng trong việc cầu nối khoảng cách giữa việc huấn luyện đa mục đích và các ứng dụng chuyên biệt, đồng thời đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực này.
