Tại sao cần chia dataset cho Object Detection thành train, validation và test theo từng ảnh và nhãn bbox?

Mở Bài – Vấn Đề Nhiều Người Mới Gặp Phải

Khi làm Object Detection, khá nhiều bạn xử lý ảnh trước, rồi tạo nhãn bounding box sau. Nhưng đến lúc chia dataset, thường nảy ra câu hỏi: “Tại sao phải chia theo ảnh và kèm theo toàn bộ bbox của ảnh đó? Tại sao không chia riêng từng bbox để mô hình học nhiều mẫu hơn?” Đây là điểm quan trọng quyết định chất lượng mô hình, nhất là khi làm các dự án liên quan đến nhận diện nhiều đối tượng trong một bối cảnh.

Giải Thích Bản Chất Kỹ Thuật Một Cách Dễ Hiểu

Trong Object Detection, đơn vị dữ liệu không phải là bbox, mà là một ảnh cùng toàn bộ bbox có trong ảnh đó. Lý do:

Mô Hình Detection Học Trên Bối Cảnh Ảnh

Mỗi bbox nằm trong một ảnh cụ thể, gắn với ánh sáng, góc chụp, độ nhiễu, background và mối quan hệ giữa các vật thể. Nếu tách riêng bbox khỏi ảnh gốc, mô hình mất đi bối cảnh – là yếu tố quan trọng để phân biệt vật thể và nhiễu.

Các Pipeline Training Cần Ảnh + Tập Bbox Tương Ứng

Những kiến trúc phổ biến như:

YOLO
Faster R-CNN
SSD

đều nhận đầu vào là một ảnh và một danh sách các bbox đi kèm. Không mô hình nào huấn luyện dựa trên từng bbox riêng lẻ.

Tránh Rò Rỉ Dữ Liệu

Nếu chia bbox theo từng nhãn, khả năng cao cùng một bức ảnh lại xuất hiện cả ở train và validation/test. Điều này khiến mô hình “ghi nhớ” ảnh thay vì học khả năng tổng quát hóa.

Mất Cân Bằng Phân Phối Nếu Cắt Theo Bbox

Khi chia theo bbox, các ảnh chứa nhiều bbox sẽ vô tình bị chia cắt, dẫn đến:

Train có một số lớp
Validation lại thiếu lớp đó
Test thì xuất hiện lại lớp đó, nhưng mô hình chưa từng học trên toàn cảnh ảnh

Kết quả: mô hình đánh giá sai lệch, metric không ổn định.

Ví Dụ Thực Tế Để Minh Họa

Giả sử bạn có ảnh chụp khu chợ với 10 người, 5 xe máy, 2 chó, 1 biển hiệu. Nếu chia theo bbox:

Train có thể nhận được 8 bbox người
Validation nhận 2 bbox người còn lại nhưng thuộc chính bức ảnh đó

Mô hình sẽ nhìn thấy ảnh ở validation giống hệt ảnh train, dẫn đến đánh giá không đúng chất lượng thật. Trong khi đó, chia theo ảnh đảm bảo:

Mỗi ảnh thuộc một tập duy nhất
Tất cả bbox trong ảnh đi cùng nhau
Mô hình được đánh giá đúng khả năng tổng quát hóa

Góc Nhìn Khi Làm Dự Án AI/ML

Trong dự án thực tế, quy trình Dataset Management thường nằm trong phần chuẩn bị dữ liệu (gần với những gì học trong Data Engineering – ETL hoặc CV trong Module 9). Mục tiêu là tạo ra:

Bộ train đủ đa dạng
Bộ validation đại diện phân phối thật
Bộ test độc lập hoàn toàn để đánh giá khả năng suy luận

Nhiều đội thực hiện chuẩn hóa dataset bằng các công cụ như:

COCO format
YOLO format
Pascal VOC

Mỗi format đều xây dựng dựa trên nguyên tắc ""một ảnh – nhiều bbox"", cho thấy đây là cấu trúc chuẩn từ góc độ kỹ thuật.

Liên Hệ Kiến Thức Nền

Việc hiểu cách chia dataset liên quan đến các nhóm kiến thức như:

Data handling trong phân tích dữ liệu (Module 3)
Hiểu cách mô hình học từ dữ liệu trong Machine Learning cơ bản (Module 4)
Pipeline quản lý và ghi nhật ký dữ liệu trong MLOps (xuyên suốt từ Module 4 đến 12)
Ứng dụng Deep Learning vào Computer Vision (Module 9)

Những nhóm kiến thức này giải thích lý do tại sao bối cảnh ảnh và cấu trúc dữ liệu lại quan trọng với mô hình detection.

Lời Khuyên Cho Người Bắt Đầu

Hãy luôn chia dataset theo ảnh, không theo bbox.
Giữ nguyên danh sách nhãn của từng ảnh để tránh rò rỉ dữ liệu.
Nếu bộ dữ liệu không cân bằng, bạn có thể thử mở rộng bằng các phương pháp augmentation trên ảnh.
Bạn có thể thử nghiệm thêm bằng những bộ dữ liệu nhỏ để hiểu rõ hơn cách mô hình phản ứng với cách chia khác nhau.

Hỏi Đáp Nhanh Về Chủ Đề

1. Có thể chia dataset detection theo từng bbox không? Không, vì bbox không thể tách khỏi ảnh.

2. Cùng một ảnh có được xuất hiện ở train và validation không? Không, điều này gây rò rỉ dữ liệu.

3. Chia theo ảnh có làm giảm dữ liệu không? Không, chỉ là thay đổi cách tổ chức dữ liệu.

4. Nếu một ảnh có nhiều lớp, việc chia theo ảnh có ảnh hưởng cân bằng lớp không? Có, nhưng có thể xử lý bằng kỹ thuật augmentation hoặc sampling.

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.