Thị giác máy tính, trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), là một lĩnh vực đa ngành liên quan đến việc thu thập, xử lý, phân tích và giải thích hình ảnh hoặc video kỹ thuật số để cho phép máy móc bắt chước các kỹ thuật thị giác của con người và thực hiện hoạt động trên dữ liệu trực quan, dẫn đến khả năng hiểu biết và ra quyết định thông minh. Công nghệ tiên tiến này đã được nghiên cứu và phát triển sâu rộng trong vài thập kỷ qua, tạo ra các thuật toán, mô hình và khuôn khổ tiên tiến tạo điều kiện thuận lợi cho nhiều ứng dụng trong thế giới thực, như robot, hình ảnh y tế, xe tự hành, an ninh và giám sát , nhận dạng khuôn mặt, tương tác giữa người và máy tính (HCI), v.v.
Một trong những thành phần chính của Thị giác máy tính là Xử lý hình ảnh, bao gồm việc chuyển đổi hình ảnh thông qua các kỹ thuật thuật toán khác nhau để nâng cao hoặc trích xuất các tính năng thiết yếu. Các hoạt động tiền xử lý ảnh phổ biến bao gồm giảm nhiễu, cân bằng biểu đồ, ngưỡng, phân đoạn và phát hiện cạnh. Các thao tác này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các hàm toán học, nhân tích chập hoặc mô hình xác suất để xử lý hình ảnh đầu vào và rút ra thông tin hoặc quan sát có ý nghĩa từ nó.
Machine Learning đóng vai trò then chốt trong Thị giác máy tính, vì nó trang bị cho các thuật toán khả năng học hỏi và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đã cho. Học tập có giám sát và không giám sát, cũng như học sâu, là những kỹ thuật ML chính được sử dụng trong lĩnh vực này. Học có giám sát bao gồm các thuật toán đào tạo với các tập dữ liệu được gắn nhãn, trong khi các thuật toán Học không giám sát được cung cấp một tập dữ liệu không được gắn nhãn để khám phá các mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu. Mặt khác, Deep Learning tận dụng các mạng thần kinh nhân tạo, chẳng hạn như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) và Mạng thần kinh tái phát (RNN), để phân tích các tập dữ liệu lớn và tự động tìm hiểu các tính năng, cuối cùng đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào.
Trong những năm gần đây, những tiến bộ trong học sâu và sự sẵn có của bộ dữ liệu hình ảnh quy mô lớn, như ImageNet, đã cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính, mở ra một kỷ nguyên mới cho các ứng dụng và dịch vụ. Nhận dạng đối tượng, Phát hiện đối tượng, Phân đoạn ngữ nghĩa, Chú thích hình ảnh, Chuyển kiểu và Mạng đối thủ sáng tạo (GAN) là một số ví dụ về các kỹ thuật thị giác máy tính dựa trên deep learning phổ biến. Những kỹ thuật này đã cho phép đổi mới mang tính đột phá trong các lĩnh vực như hệ thống tự trị, thực tế tăng cường, thực tế ảo, tự động hóa công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử và thành phố thông minh.
Một trong những thách thức lớn trong việc triển khai các mô hình thị giác máy tính nằm ở sự phức tạp của các bộ dữ liệu lớn và rất đa dạng. Nhu cầu chú thích và ghi nhãn chính xác cho dữ liệu, cũng như các tài nguyên tính toán cần thiết để đào tạo mạng lưới thần kinh sâu, là một số yếu tố hạn chế trong việc phát triển hệ thống thị giác máy tính hiệu quả. Một số mô hình được đào tạo trước, chẳng hạn như ResNet, VGG, Inception và MobileNet, đã được giới thiệu để giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp điểm khởi đầu để xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh với phương pháp học chuyển giao, giảm lượng dữ liệu và sức mạnh tính toán cần thiết.
Ngoài những tiến bộ trong kỹ thuật thị giác máy tính, sự ra đời của các bộ tăng tốc phần cứng mạnh mẽ, chẳng hạn như GPU và TPU, đã tạo điều kiện xử lý hiệu quả hơn và thực hiện nhanh hơn các tác vụ thị giác máy tính phức tạp. Hơn nữa, việc áp dụng các giải pháp dựa trên đám mây và điện toán biên cũng góp phần vào khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của các ứng dụng thị giác máy tính trên nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau.
Tại AppMaster, một nền tảng no-code tiên tiến, người dùng có thể tận dụng các công cụ và công nghệ thị giác máy tính để tạo ra các ứng dụng web, thiết bị di động và phụ trợ sáng tạo. Nền tảng toàn diện này cho phép người dùng thiết kế, phát triển, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng bằng giao diện trực quan trực quan và tích hợp liền mạch khả năng thị giác máy tính với quản lý cơ sở dữ liệu, logic nghiệp vụ và giao diện lập trình ứng dụng (API). Với AppMaster, ngay cả những người dùng không rành về kỹ thuật cũng có thể truy cập các công nghệ thị giác máy tính tiên tiến để xây dựng các giải pháp tùy chỉnh, tối ưu hóa quy trình làm việc của họ và luôn dẫn đầu trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của AI và ML.
