Học AI & Lập trình
Transfer Learning và Data Augmentation khi có ít dữ liệu
Feature extractor hay fine-tune? Chọn chiến lược theo kích thước và độ tương đồng dữ liệu, kèm kỹ thuật tăng cường ảnh với torchvision.
Bài viết về Dataset
Học AI & Lập trình
Dataset, DataLoader và augmentation cho ảnh công nghiệp với PyTorch
Viết Dataset đọc ảnh OK/NG bằng OpenCV, dùng DataLoader, cân bằng lớp bằng WeightedRandomSampler và chọn augmentation không làm sai nhãn ảnh công nghiệp.
Học AI & Lập trình
Bài tập: thiết kế chiến lược AI cho bài toán lỗi bề mặt nhôm anod
Chọn cách tiếp cận (phân đoạn, anomaly, rule-based), lập kế hoạch dữ liệu và gán nhãn, chia tập theo lô, đặt tiêu chí nghiệm thu escape, overkill, cycle time.
Tài nguyên
Công cụ gán nhãn ảnh miễn phí: CVAT, Label Studio, X-AnyLabeling
Chọn công cụ, hiểu định dạng YOLO, COCO, VOC, chuyển đổi có kiểm tra, script QA nhãn, hướng dẫn gán nhãn và đo mức thống nhất bằng IoU.
Tài nguyên
Tìm và tải dataset ảnh trên Hugging Face Hub
Đọc dataset card, tải bằng thư viện datasets, chế độ streaming, chuyển sang PyTorch và đưa dataset riêng tư lên Hub.
Học AI & Lập trình
Khi thiếu ảnh lỗi: augmentation, cắt dán lỗi và dữ liệu tổng hợp
Cắt dán lỗi thật lên ảnh OK bằng alpha và seamlessClone, sinh nhãn YOLO tự động, lỗi thủ tục, domain gap và đánh giá trung thực trên ảnh thật.
Tài nguyên
Dataset Computer Vision miễn phí để luyện tập và nghiên cứu
MVTec AD, VisA, COCO, Open Images, ImageNet và nhiều bộ khác theo từng bài toán, kèm lưu ý giấy phép khi dùng thương mại.
Tài nguyên
Tự xây dataset ảnh công nghiệp: kế hoạch, phiên bản, chia tập chống rò rỉ
Lập kế hoạch thu thập theo lô và ca, đặt tên file, manifest SHA-256, dataset card, tìm ảnh trùng bằng pHash và chia tập theo nhóm không rò rỉ.