Nội dung bài viết
© 2025 AI VIET NAM. All rights reserved.
Tác giả: AI VIET NAM (AI VIET NAM)
Keywords: 3D convolution, 2D convolution, xử lý video, deep learning
Khi bắt đầu tìm hiểu xử lý video trong học sâu, nhiều người thường thắc mắc vì sao mô hình ảnh dùng 2D Convolution khá ổn, nhưng khi chuyển sang video lại cần thêm 3D Convolution. Sự thay đổi này bắt nguồn từ việc video không chỉ là chuỗi ảnh rời rạc, mà còn mang theo sự thay đổi theo thời gian.
2D Convolution hoạt động trên hai chiều không gian: chiều cao và chiều rộng. Mỗi phép tích chập quét qua từng vùng ảnh để trích đặc trưng như cạnh, màu, hình khối. Tuy nhiên, video có thêm yếu tố “chuyển động”, tức là một đặc trưng không gian nhưng thay đổi theo thời gian.
3D Convolution thêm một trục mới – trục thời gian. Thay vì xử lý từng frame một cách độc lập, bộ lọc 3D quét đồng thời qua nhiều frame liên tiếp. Điều này giúp mô hình hiểu được sự chuyển động, chẳng hạn như một vật thể di chuyển từ trái sang phải hoặc một hành động kéo dài trong vài frame.
Giả sử cần phân loại hành động “nhảy”, “chạy”, “vẫy tay” trong video. Nếu dùng 2D Convolution, mô hình chỉ thấy từng hình tĩnh, không biết chuyển động diễn ra thế nào. 3D Convolution thì quan sát một đoạn frame liên tục, nhờ đó nhận diện mẫu chuyển động đặc trưng của từng hành động.
Khi xây dựng hệ thống nhận diện hành động hoặc tóm tắt video, việc chọn 3D Convolution giúp mô hình nắm bắt được động học của video. Tuy nhiên, điều này cũng tăng nhu cầu tài nguyên, từ CPU/GPU đến bộ nhớ. Trong giai đoạn thiết kế pipeline, nhóm thường phải cân nhắc giữa độ chính xác và chi phí, đặc biệt khi triển khai thực tế.
Các nội dung liên quan đến tensor 3 chiều, cấu trúc dữ liệu theo trục thời gian hay cách hoạt động của kernel thường được đề cập trong những phần kiến thức nền tảng như Python/Numpy (Module 1–2), tiền Deep Learning – optimization và losses (Module 5–6). Khi đi đến Computer Vision (Module 9), người học bắt đầu tiếp cận các mô hình dùng 2D và 3D Convolution cho ảnh và video.
Bạn có thể thử mô phỏng bằng cách lấy một đoạn video ngắn, tách thành các frame, rồi xem sự khác biệt giữa việc xử lý frame riêng lẻ và xử lý nhóm frame liên tiếp. Đây là cách giúp hiểu rõ hơn về bản chất của trục thời gian trong 3D Convolution.
3D Convolution có dùng được cho ảnh không?
Không mang lại lợi ích rõ ràng vì ảnh không có trục thời gian.
2D Convolution có xử lý được video không?
Có thể, nhưng không nắm được chuyển động theo thời gian.
3D Convolution có thay thế hoàn toàn 2D không?
Không, mỗi loại phù hợp từng dạng dữ liệu.
3D Convolution có cần nhiều tài nguyên hơn không?
Có, do kernel hoạt động trên ba chiều.
Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.
Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.
Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.
Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.
