Mở đầu: Vì sao dễ nhầm giữa Object Detection và Image Segmentation?
Khi mới học Computer Vision, nhiều người hay thấy hai thuật ngữ “Object Detection” và “Image Segmentation” xuất hiện cùng lúc.
Cả hai đều liên quan đến việc xác định đối tượng trong ảnh, nhưng cách mà mô hình đánh dấu vùng đối tượng lại hoàn toàn khác nhau.
Nhầm lẫn hai khái niệm này khiến việc chọn mô hình, xử lý dữ liệu và đánh giá chất lượng trở nên khó khăn.
Giải thích bản chất: Hai cách mô hình “đánh dấu” vùng đối tượng
Object Detection 🚀
Mô hình chỉ xác định xem trong ảnh có đối tượng hay không.
Sau đó mô hình tạo hộp giới hạn (bounding box).
Một đối tượng → một hộp bao quanh đối tượng đó.
Hộp thường là hình chữ nhật nên không bám sát đường biên thực.
Dạng output chính:
Tọa độ hộp
Nhãn lớp
Độ tin cậy
Image Segmentation
Mô hình dự đoán từng pixel thuộc về lớp nào.
Thay vì một hộp bao quanh, segmentation tạo ra mặt nạ (mask) được tô lên từng pixel của đối tượng.
Kết quả chi tiết và sát với biên dạng.
Dạng output chính:
Bản đồ pixel (mỗi pixel có 1 nhãn)
Khác biệt cốt lõi
Detection: Dự đoán vùng theo dạng hình hộp.
Segmentation: Dự đoán vùng theo pixel.
Ví dụ thực tế: Nhận diện một chiếc xe trong bãi đỗ
Với Object Detection, mô hình chỉ vẽ một hộp xung quanh chiếc xe. Nếu xe bị che khuất hoặc phức tạp về hình dạng, hộp thường không sát thực tế.
Với Segmentation, mô hình tô toàn bộ vùng của chiếc xe ở cấp độ pixel, giúp phân biệt rõ giữa thân xe và nền đường, hữu ích nếu cần đo diện tích hoặc phân tách vật thể.
Góc nhìn khi làm dự án AI/ML
Trong dự án thực tế, sự khác biệt giữa hai loại output dẫn đến khác nhau ở:
Chuẩn bị dữ liệu
Detection: Annotate bằng bounding box.
Segmentation: Annotate bằng mask, tốn nhiều thời gian hơn.
Mức độ tính toán
Segmentation yêu cầu mô hình sâu hơn và GPU mạnh hơn.
Mục tiêu ứng dụng
Detection phù hợp cho bài toán đếm đối tượng, cảnh báo, theo dõi.
Segmentation phù hợp cho y tế, nông nghiệp, bản đồ, tự lái – nơi cần biên dạng chính xác.
Liên hệ kiến thức nền thường gặp trong các lộ trình học AI
Người học AI khi đi qua các nhóm kiến thức nền tảng thường gặp:
Kiến thức Python và NumPy (giai đoạn giống module 1–2) để thao tác ảnh.
Cách xây dựng pipeline xử lý dữ liệu ảnh (tương tự module 3).
Các khối CNN, regularization, activation… trong Deep Learning (nhóm module 7).
Các mô hình Vision như U-Net, Mask R-CNN trong Computer Vision (nhóm module 9).
Các kiến thức này giúp hiểu vì sao segmentation đòi hỏi mô hình phức tạp hơn phát hiện đối tượng.
Định hướng học thuật cho người mới
Bạn có thể bắt đầu bằng các bài toán đơn giản như detection để làm quen cách xử lý ảnh.
Sau khi quen với việc tạo dataset và huấn luyện mô hình, bạn có thể thử các kiến trúc segmentation để thấy sự khác biệt giữa bounding box và mask.
Khi làm thử các bộ dữ liệu nhỏ, bạn sẽ thấy rõ loại bài toán nào phù hợp với mục tiêu thực tế hơn.
Hỏi đáp nhanh về chủ đề (Có/Không)
Object Detection có dự đoán từng pixel không?
Không, detection chỉ dự đoán hộp bao quanh.
Segmentation có cần annotation phức tạp hơn không?
Có, vì cần mask từng pixel.
Hai mô hình có thể dùng cùng lúc không?
Có, một số hệ thống kết hợp detection và segmentation.
Segmentation có chính xác hơn detection không?
Có, xét theo mức độ bám sát biên dạng đối tượng.
FAQ về chương trình AIO
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.
