Roboflow, Computer Vision Platform, giúp người dùng dễ dàng triển khai mô hình thị giác máy tính chỉ trong vài phút. Hãy cùng mình tìm hiểu chi tiết hơn xem Roboflow là gì và đăng ký khóa học hướng dẫn sử dụng Roboflow.
Roboflow là gì?
Roboflow là một nền tảng thị giác máy tính (Computer Vision Platform) giúp người dùng xây dựng mô hình thị giác máy tính một cách nhanh chóng và chính xác hơn thông qua việc cung cấp các phương tiện thu thập dữ liệu, tiền xử lý và kỹ thuật huấn luyện mô hình tốt hơn.
Roboflow cho phép người dùng tải lên bộ dữ liệu tùy chỉnh, vẽ chú thích, điều chỉnh hướng ảnh, thay đổi kích thước ảnh, điều chỉnh độ tương phản và thực hiện tăng cường dữ liệu. Nền tảng này cũng có thể được sử dụng để huấn luyện mô hình.
- Download Roboflow: https://github.com/roboflow
- Kênh thông tin Roboflow trên Youtube: https://www.youtube.com/c/roboflow
Roboflow cũng có một công cụ chuyển chú thích chung cho phép người dùng tải lên và chuyển đổi chú thích từ một định dạng sang định dạng khác mà không cần viết các kịch bản chuyển đổi cho bộ dữ liệu phát hiện đối tượng tùy chỉnh.
Hiện nay nhiều quy trình kinh doanh – từ theo dõi hàng tồn kho đến phát hiện rò rỉ dầu và đếm viên thuốc – đều có thể được tự động hóa với thị giác máy tính. Roboflow cung cấp các công cụ giúp quá trình này trở nên đơn giản hơn nhiều, đồng thời nhanh chóng và chính xác hơn. Hơn 100,000 nhà phát triển và một nửa trong danh sách Fortune 100 đã và đang sử dụng các công cụ của Roboflow để xây dựng hệ thống.
✅ Xem thêm: Pytorch là gì? Khóa học Hướng dẫn sử dụng Pytorch
Bắt đầu sử dụng Roboflow
Trước hết, bạn cần đăng ký tài khoản Roboflow tại https://roboflow.com/. Lưu ý rằng việc chọn “Public Workspace” khi đăng ký một tài khoản miễn phí sẽ cung cấp quyền truy cập để tải lên bộ dữ liệu hình ảnh lên đến 10,000 hình ảnh nguồn.
Hướng dẫn sử dụng nhanh Roboflow:
Ngoài video hướng dẫn làm quen ở trên bạn có thể dành 06 phút để bắt đầu thực hành một ví dụ hoàn chỉnh về ứng dụng RoboFlow trong việc phát hiện 6 cái ốc vít.
Hướng dẫn này được mô tả chi tiết ở video dưới đây (mình có để link bài viết đi kèm).
YOLO (You Only Look Once) và Roboflow
YOLO (You Only Look Once) và Roboflow có một mối quan hệ trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision), đặc biệt là trong việc phát hiện và nhận diện đối tượng.
Cụ thể, mối quan hệ này thể hiện qua các khía cạnh sau:
Dữ liệu và Chuyển đổi Dữ liệu:
- Roboflow là một nền tảng cung cấp các công cụ để thu thập, gắn nhãn (labeling), chuyển đổi (augmentation) và quản lý dữ liệu hình ảnh. Roboflow giúp chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học sâu, bao gồm các mô hình YOLO.
- Roboflow hỗ trợ việc chuyển đổi dữ liệu hình ảnh sang các định dạng mà các mô hình YOLO (bao gồm cả YOLOv8, v9, v10) yêu cầu, giúp dễ dàng huấn luyện mô hình YOLO trên dữ liệu đã được chuẩn bị.
Tích hợp và Tối ưu hóa:
- Roboflow cung cấp các hướng dẫn và công cụ để tích hợp các mô hình YOLO với dữ liệu của bạn. Họ có các hướng dẫn cụ thể về cách sử dụng YOLO với dữ liệu được xử lý qua Roboflow.
- Roboflow có thể tự động hóa nhiều bước trong quy trình làm việc của YOLO, bao gồm việc gắn nhãn dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, và tối ưu hóa quá trình huấn luyện.
Hỗ trợ và Tài liệu:
- Roboflow cung cấp nhiều tài liệu, hướng dẫn và ví dụ về cách sử dụng YOLO với nền tảng của họ. Điều này bao gồm cả các hướng dẫn chi tiết về cách huấn luyện mô hình YOLO từ dữ liệu được xử lý qua Roboflow.
- Roboflow hỗ trợ nhiều phiên bản của YOLO, giúp người dùng dễ dàng cập nhật và áp dụng các cải tiến mới nhất trong mô hình YOLO.
Cộng đồng và Hỗ trợ Người Dùng:
- Roboflow có một cộng đồng người dùng lớn và cung cấp hỗ trợ cho người dùng qua diễn đàn, blog, và tài liệu kỹ thuật. Nhiều người trong cộng đồng này sử dụng YOLO cho các dự án của họ.
- Roboflow thường xuyên cập nhật các hướng dẫn và bài viết về cách cải thiện và tối ưu hóa việc sử dụng YOLO trong các dự án thực tế.
Phiên bản hiện tại (cập nhật bài viết này tháng 7/2024) là YOLOv10, phát hành vào ngày 23 tháng 5 năm 2024, là một mô hình phát hiện đối tượng thời gian thực do các nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa phát triển. YOLOv10 tiếp nối chuỗi dài các mô hình YOLO, được tạo ra bởi các tác giả từ nhiều nhà nghiên cứu và tổ chức khác nhau.
Tính đến tháng 5 năm 2024, YOLOv10 đại diện cho trạng thái tiên tiến nhất trong phát hiện đối tượng, đạt được độ trễ thấp hơn so với các mô hình YOLO trước đây với số lượng tham số ít hơn.
Về hiệu suất, bài báo về YOLOv10 lưu ý rằng “YOLOv10-S của chúng tôi nhanh hơn 1.8 lần so với RT-DETR-R18 với AP tương tự trên COCO, đồng thời có số lượng tham số và FLOPs nhỏ hơn 2.8 lần. So với YOLOv9-C, YOLOv10-B có độ trễ thấp hơn 46% và số lượng tham số ít hơn 25% cho cùng hiệu suất.” (nguồn: https://github.com/THU-MIG/yolov10)
- Chi tiết hơn b xem ở link sau nhé: https://github.com/THU-MIG/yolov10
Real World 5+ Deep Learning Projects Complete Course
Learn Real World 5+ Deep Learning Projects Complete Course Using Roboflow and Google Colab. source: udemy.com
What you’ll learn
- “Understand how to integrate Roboflow into the project workflow, leveraging its features for efficient dataset management, augmentation, and optimization for bot
- Explore the process of collecting and preprocessing datasets for both facial recognition and emotion detection, ensuring the data is optimized for training a YO
- Dive into the annotation process, marking facial features on images for recognition and labeling emotions for detection. Train YOLOv7 models for accurate and ro
- Explore the end-to-end training workflow of YOLOv7 using the annotated and preprocessed datasets, adjusting parameters, and monitoring model performance for bot”
“In this comprehensive course, you will embark on a journey to master two cutting-edge applications of computer vision: facial recognition and emotion detection. Utilizing the powerful YOLOv7 algorithm and leveraging the capabilities of Roboflow for efficient dataset management, along with Google Colab for cloud-based model training, you will gain hands-on experience in implementing these technologies in real-world scenarios.
What You Will Learn:
- Introduction to Facial Recognition and Emotion Detection:
- Understand the significance of facial recognition and emotion detection in computer vision applications and their real-world use cases.
- Setting Up the Project Environment:
- Learn how to set up the project environment, including the installation of necessary tools and libraries for implementing YOLOv7 for facial recognition and emotion detection.
- Data Collection and Preprocessing:
- Explore the process of collecting and preprocessing datasets for both facial recognition and emotion detection, ensuring the data is optimized for training a YOLOv7 model.
- Annotation of Facial Images and Emotion Labels:
- Dive into the annotation process, marking facial features on images for recognition and labeling emotions for detection. Train YOLOv7 models for accurate and robust performance.
- Integration with Roboflow:
- Understand how to integrate Roboflow into the project workflow, leveraging its features for efficient dataset management, augmentation, and optimization for both facial recognition and emotion detection.
- Training YOLOv7 Models:
- Explore the end-to-end training workflow of YOLOv7 using the annotated and preprocessed datasets, adjusting parameters, and monitoring model performance for both applications.
- Model Evaluation and Fine-Tuning:
- Learn techniques for evaluating the trained models, fine-tuning parameters for optimal performance, and ensuring robust facial recognition and emotion detection.
- Deployment of the Models:
- Understand how to deploy the trained YOLOv7 models for real-world applications, making them ready for integration into diverse scenarios such as security systems or human-computer interaction.
- Ethical Considerations in Computer Vision:
- Engage in discussions about ethical considerations in computer vision, focusing on privacy, consent, and responsible use of biometric data in facial recognition and emotion detection.
Who this course is for:
- Students and professionals in computer vision, artificial intelligence, or human-computer interaction.
- Developers interested in mastering YOLOv7 for multiple computer vision applications.”
source: udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 18/1/2024: https://www.udemy.com/course/real-world-5-deep-learning-projects-complete-course/?couponCode=72801F5BFFA9A8313E6F
✅ Xem thêm:
