Object Counting Bằng Deep Learning Có Thể Dùng Detection, Segmentation Hoặc Density Map Theo Những Cách Nào?

Vì Sao Bài Toán Object Counting Gây Khó?

Trong nhiều dự án AI, nhóm thường cần “đếm” số lượng đối tượng trong ảnh: đếm người trong khu vực công cộng, đếm xe ở giao lộ, đếm sản phẩm trong dây chuyền.
Vấn đề xuất hiện khi:

Đối tượng nhỏ, nằm sát nhau.
Nền phức tạp, có nhiều vật giống nhau.
Góc chụp khiến đối tượng bị che khuất hoặc biến dạng.

Không ít người mới học Deep Learning thường bối bối khi thấy có nhiều hướng tiếp cận khác nhau: Detection, Segmentation và Density Map.
Mỗi cách phù hợp với một kiểu dữ liệu và mục tiêu khác nhau.

Ba Hướng Chính Để Làm Object Counting

Counting Bằng Object Detection

Object Detection dựa trên việc mô hình dự đoán hộp giới hạn cho từng đối tượng.
Quy trình:

Mô hình xác định vị trí từng vật thể (bounding box).
Sau đó chỉ cần đếm số box hợp lệ.

Điểm phù hợp:

Khi đối tượng có kích thước vừa phải và không quá sát nhau.
Khi cần vừa đếm vừa biết vị trí.

Các mô hình phổ biến: YOLO, Faster R-CNN, RetinaNet.
Những kiến thức nền về layers, initialization, regularization trong nhóm học thuật của Deep Learning (gần Module 7) thường giúp người học hiểu cách các mô hình này vận hành.

Counting Bằng Segmentation

Segmentation phân chia từng pixel thuộc hay không thuộc đối tượng.
Có hai dạng:

Semantic Segmentation: phân loại từng pixel thành các lớp.
Instance Segmentation: tách từng vật thể thành một vùng riêng.

Cách đếm:

Từ vùng được tách, thuật toán nhận diện số vùng độc lập → số đối tượng.

Điểm phù hợp:

Khi đối tượng dính sát nhau.
Khi hình dạng phức tạp hoặc muốn vừa đếm vừa phân tích hình dạng.

Các mô hình thường dùng: Mask R-CNN, U-Net, DeepLab.
Kiến thức về unsupervised & semi-supervised learning, CV ứng dụng (Module 8–9) thường được nhắc đến trong các bài toán segmentation phức tạp.

Counting Bằng Density Map

Density Map thường được dùng trong các bài toán crowd counting, nơi số lượng đối tượng rất lớn và nằm chồng lên nhau.

Ý tưởng:

Thay vì tìm từng đối tượng, mô hình học cách dự đoán mật độ tại mỗi vùng.
Tích phân giá trị mật độ → ra tổng số đối tượng.

Phù hợp:

Đám đông dày đặc, khó phân biệt từng vật thể.
Khi detection và segmentation thất bại vì đối tượng quá dính nhau.

Mô hình tiêu biểu: CSRNet, MCNN.
Kiến thức về optimization – losses – metrics từ nhóm Pre-Deep Learning (tương tự Module 5) giúp hiểu vì sao Density Map cần những hàm loss đặc thù như Gaussian Kernel.

Ví Dụ Thực Tế Minh Họa

Hệ thống giám sát giao thông:

Khi xe thưa và phân tách rõ: dùng Detection để vừa đếm vừa theo dõi vị trí.
Khi xe quá đông ở giờ cao điểm, dính thành một khối: Segmentation giúp bóc tách từng xe.
Ở đường phố chật hẹp, xe máy chen nhau khiến việc phân vùng thất bại: Density Map cho phép ước lượng tổng số xe theo mật độ mà không cần xác định từng chiếc.

Nhìn Từ Góc Độ Dự Án AI/ML

Khi triển khai thực tế, nhóm cần cân nhắc:

Mục tiêu: chỉ đếm hay cần biết vị trí và hình dạng?
Chất lượng ảnh: ảnh từ camera giám sát thường nhiễu, góc thay đổi.
Tài nguyên tính toán: detection chạy nhanh, segmentation và density map tốn tài nguyên hơn.
Dữ liệu gán nhãn:
- Detection cần bounding box.
- Segmentation cần mask.
- Density Map cần điểm đánh dấu.

Trục nghề nghiệp trong các dự án AI thường đi qua các bước như tiền xử lý dữ liệu, ETL, phân tích và xây dựng pipeline (gần nội dung của Data Engineer/Analysis – Module 3 và MLOps), nên bài toán đếm không chỉ nằm ở mô hình mà còn liên quan đến toàn bộ hệ thống.

Liên Hệ Tới Kiến Thức Nền Trong Học Thuật AI

Các thao tác tạo label, xử lý dữ liệu ảnh liên quan đến Python – NumPy (Module 1–2).
Việc tối ưu mô hình và chọn loss thường dựa trên kiến thức optimization – losses – metrics (Module 5).
Các thuật toán vision như detection, segmentation và density map thuộc nhóm Deep Learning ứng dụng cho CV (Module 9).
Khi triển khai thành hệ thống, nhóm cần dùng kiến thức MLOps để quản lý mô hình, logging, versioning.

Lời Khuyên Cho Người Mới Bắt Đầu

Bạn có thể bắt đầu bằng những bài toán đếm đơn giản, ví dụ đếm vật thể lớn và dễ phân tách.
Sau đó thử thêm các bài với mật độ cao để hiểu sự khác biệt giữa Detection, Segmentation và Density Map.
Khi quen hơn, bạn có thể thử nghiệm thêm để hiểu rõ hơn về sự thay đổi của dữ liệu và kiến trúc mô hình.

Hỏi Đáp Nhanh Về Object Counting

Object Detection có dùng để đếm không?
Có, khi các vật thể không quá dính nhau.

Segmentation có nhất thiết phải tách từng đối tượng không?
Không, chỉ Instance Segmentation mới tách riêng.

Density Map có cho vị trí từng đối tượng không?
Không, chỉ cho mật độ tổng quát.

Mô hình Counting có cần ảnh độ phân giải cao không?
Không, tùy vào mức độ chồng lấn của vật thể.

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.