Unitlab
Unitlab là một nền tảng chú thích dữ liệu được tối ưu hóa dành cho các dự án …
Unitlab là một nền tảng chú thích dữ liệu được tối ưu hóa dành cho các dự án thị giác máy tính. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện để chú thích dữ liệu, quản lý tập dữ liệu và quản lý mô hình. Nền tảng này hỗ trợ nhiều loại chú thích khác nhau và cung cấp tính năng gán nhãn được hỗ trợ bởi AI để tăng tốc quy trình làm việc, lý tưởng cho các ngành như y tế, nông nghiệp, robot và lái xe tự động.
Về Học máy
Các công cụ Học máy cho thị giác máy tính là các nền tảng và framework chuyên dụng để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình cho phép máy tính diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh. Các công cụ này sử dụng các thuật toán như mạng nơ-ron sâu để học các mẫu từ các bộ dữ liệu hình ảnh và video lớn, tự động hóa việc tạo ra các khả năng thị giác tinh vi. Chúng cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu vượt ra ngoài các API dựng sẵn để tạo ra các giải pháp tùy chỉnh cho các tác vụ nhận dạng hình ảnh độc đáo, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và phân tích khuôn mặt. Cách tiếp cận này mang lại sự linh hoạt cao hơn và độ chính xác cao hơn cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Tính năng Cốt lõi
- Huấn luyện & Tinh chỉnh Mô hình: Cung cấp môi trường để huấn luyện các mô hình tùy chỉnh từ đầu hoặc điều chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước cho dữ liệu mới.
- Chú thích & Quản lý Dữ liệu: Bao gồm các công cụ để gán nhãn cho hình ảnh và video (ví dụ: hộp giới hạn, đa giác) để tạo bộ dữ liệu huấn luyện.
- Tối ưu hóa Siêu tham số: Tự động hóa quá trình tìm kiếm các cấu hình mô hình tốt nhất để tối đa hóa hiệu suất.
- Triển khai & Quản lý Mô hình: Tạo điều kiện thuận lợi cho việc đóng gói và triển khai các mô hình đã huấn luyện dưới dạng API có thể mở rộng hoặc cho các thiết bị biên.
- Theo dõi Thử nghiệm: Ghi lại và so sánh các lần chạy huấn luyện, mô hình và kết quả khác nhau để đảm bảo khả năng tái tạo.
Trường hợp Sử dụng
Các công cụ này rất cần thiết cho các tổ chức trong các lĩnh vực như sản xuất để kiểm soát chất lượng tự động, y tế để phân tích hình ảnh y khoa (ví dụ: phát hiện bất thường trong ảnh X-quang), bán lẻ để quản lý hàng tồn kho thông qua phát hiện đối tượng, và ô tô để phát triển hệ thống nhận thức cho xe tự hành. Các kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu sử dụng chúng để xây dựng các hệ thống thị giác độc quyền phù hợp với các yêu cầu vận hành cụ thể.
Cách Lựa chọn
Khi chọn một công cụ Học máy cho thị giác máy tính, hãy xem xét các framework được hỗ trợ (ví dụ: TensorFlow, PyTorch), sự dễ dàng của việc chú thích và tiền xử lý dữ liệu, và khả năng mở rộng của cơ sở hạ tầng huấn luyện. Đánh giá các tùy chọn triển khai mô hình, chẳng hạn như API dựa trên đám mây, hỗ trợ điện toán biên và tích hợp với các quy trình MLOps. Ngoài ra, hãy đánh giá chuyên môn kỹ thuật cần thiết và mô hình định giá của nền tảng, cho dù dựa trên giờ tính toán hay phí đăng ký.
Học máyTrường hợp sử dụng
Tự động hóa Kiểm soát Chất lượng trong Sản xuất
Một kỹ sư sản xuất cần xác định các sản phẩm bị lỗi trên một dây chuyền lắp ráp tốc độ cao. Sử dụng một nền tảng học máy, họ thu thập hình ảnh của cả sản phẩm tốt và sản phẩm lỗi để tạo ra một bộ dữ liệu đã được gán nhãn. Sau đó, họ huấn luyện một mô hình phân loại hình ảnh tùy chỉnh để phân biệt giữa hai loại này với độ chính xác cao. Mô hình đã được huấn luyện được triển khai trên một thiết bị biên có camera đặt phía trên băng chuyền. Hệ thống này tự động đánh dấu hoặc loại bỏ các sản phẩm bị lỗi trong thời gian thực, giảm chi phí kiểm tra thủ công hơn 90% và cải thiện đáng kể tính nhất quán về chất lượng sản phẩm.
Phát triển Mô hình Phân tích Hình ảnh Y tế Tùy chỉnh
Một nhà khoa học dữ liệu tại một viện nghiên cứu y tế được giao nhiệm vụ tạo ra một mô hình để phát hiện các dấu hiệu sớm của một bệnh cụ thể từ ảnh chụp MRI. Các công cụ có sẵn thiếu tính đặc hiệu cần thiết. Sử dụng một nền tảng học máy, nhóm nghiên cứu chú thích một bộ dữ liệu lớn các ảnh chụp đã được ẩn danh, đánh dấu các vùng quan tâm. Họ thử nghiệm với nhiều kiến trúc học sâu khác nhau, như U-Net, và theo dõi hiệu suất của mỗi thử nghiệm. Mô hình phân đoạn cuối cùng có độ chính xác cao được tích hợp vào quy trình làm việc của các bác sĩ X-quang như một công cụ hỗ trợ chẩn đoán, giúp xác định các mẫu tinh vi mà mắt người bỏ sót và có khả năng dẫn đến chẩn đoán bệnh nhân sớm hơn.
Xây dựng Hệ thống Nhận thức cho Robot Tự hành
Một kỹ sư robot đang phát triển một robot kho hàng cần di chuyển trong các lối đi và xác định các pallet. Họ sử dụng một nền tảng học máy để huấn luyện một mô hình phát hiện đối tượng. Quá trình này bao gồm việc chú thích hàng nghìn hình ảnh về môi trường kho hàng bằng các hộp giới hạn xung quanh pallet, kệ và chướng ngại vật. Họ tinh chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước như YOLO trên bộ dữ liệu tùy chỉnh này để đạt được hiệu suất thời gian thực. Sau đó, mô hình được triển khai trên máy tính tích hợp của robot, cho phép nó nhận thức môi trường xung quanh, xác định vị trí các pallet mục tiêu và di chuyển an toàn, qua đó tự động hóa một phần quan trọng của quy trình logistics.
Phân tích Hành vi Khách hàng trong Cửa hàng Bán lẻ
Một nhà phân tích bán lẻ muốn hiểu các mẫu lưu lượng khách hàng trong cửa hàng để tối ưu hóa cách bố trí cửa hàng. Sử dụng một nền tảng học máy và cảnh quay từ các camera an ninh hiện có, họ huấn luyện một mô hình để phát hiện người và theo dõi chuyển động của họ. Nền tảng này giúp quản lý bộ dữ liệu video lớn và theo dõi các thử nghiệm cho các thuật toán theo dõi khác nhau. Mô hình kết quả tạo ra các bản đồ nhiệt và dữ liệu đường đi được ẩn danh, tiết lộ các khu vực có lưu lượng truy cập cao và hành trình phổ biến của khách hàng. Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu này cho phép các nhà quản lý cửa hàng đặt các sản phẩm có lợi nhuận cao một cách chiến lược và cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể mà không cần phần cứng theo dõi xâm nhập.
Tạo Phân đoạn Ngữ nghĩa cho Hình ảnh Vệ tinh
Một nhà phân tích GIS đang làm việc cho một cơ quan môi trường để theo dõi nạn phá rừng. Việc phân tích hình ảnh vệ tinh thủ công rất chậm và không hiệu quả. Họ sử dụng một nền tảng học máy để xây dựng một mô hình phân đoạn ngữ nghĩa. Nhóm nghiên cứu tỉ mỉ gán nhãn cho các loại lớp phủ đất khác nhau (rừng, nước, khu đô thị) trong ảnh vệ tinh. Họ huấn luyện một mô hình có thể tự động phân loại mọi pixel trong một hình ảnh vệ tinh mới. Quá trình tự động này cho phép cơ quan phân tích các khu vực địa lý rộng lớn một cách nhanh chóng, theo dõi những thay đổi về độ che phủ của rừng theo thời gian với độ chính xác cao và tạo ra các báo cáo chính xác để hoạch định chính sách.
Tinh chỉnh Mô hình để Nhận dạng Sản phẩm Thị trường Ngách
Một công ty khởi nghiệp đang phát triển một ứng dụng di động để nhận dạng các thương hiệu giày thể thao cụ thể từ một bức ảnh. Các API nhận dạng hình ảnh đa dụng không thể phân biệt được các mẫu tương tự. Nhóm phát triển sử dụng một nền tảng học máy để tinh chỉnh một mô hình thị giác mạnh mẽ đã được huấn luyện trước. Họ thu thập và gán nhãn cho một bộ dữ liệu gồm hàng nghìn hình ảnh giày thể thao. Các công cụ của nền tảng giúp đơn giản hóa quá trình huấn luyện lại các lớp cuối cùng của mô hình trên dữ liệu cụ thể này. Mô hình chuyên biệt kết quả đạt được độ chính xác hơn 95% trên các sản phẩm mục tiêu của họ, mang lại lợi thế cạnh tranh cốt lõi cho ứng dụng của họ.