Phân loại hình ảnh với Tensorflow và Tensorboard: Hướng dẫn chi tiết từ cơ bản đến nâng cao

Trong thời đại công nghệ ngày nay, Machine Learning (ML), AI và Deep Learning (DL) đang là những thuật ngữ được nhắc đến rất nhiều. Cùng với sự phát triển của các công cụ và khuôn khổ, việc ứng dụng và giải quyết các bài toán trong lĩnh vực này trở nên dễ dàng hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi vào tìm hiểu  một trong những bài toán được nhiều người quan tâm – phân loại hình ảnh và cách giải quyết nó bằng TensorFlow và TensorBoard.

I. Khái niệm về phân loại hình ảnh

Phân loại hình ảnh là một trong những bài toán cơ bản trong lĩnh vực Thị giác máy tính. Mục đích của nó là phân loại các hình ảnh vào các nhóm/lớp tương ứng, thông qua việc sử dụng các mô hình Machine Learning, Deep Learning.

Tìm kiếm các đặc trưng của ảnh, sử dụng các phương pháp Xử lý ảnh và Mạng nơ-ron (Mạng nơ-ron) để hiểu và đánh giá hình ảnh. Với lượng ảnh lớn, Phân loại hình ảnh giúp tiết kiệm thời gian và công sức hơn so với việc phân loại bằng tay.

II. Sử dụng TensorFlow và TensorBoard

TensorFlow là một trong những framework phổ biến nhất hiện nay trong lĩnh vực Machine Learning. Nó cung cấp các công cụ và thư viện để xây dựng và huấn luyện các mô hình Machine Learning và Deep Learning.

TensorBoard là một công cụ giúp chúng ta trực tiếp hóa quá trình huấn luyện mô hình Machine Learning. Nó hiển thị các đồ thị và biểu đồ cho phép chúng ta theo dõi và đánh giá kết quả của mô hình và phân loại hình ảnh chính xác. 

Các bước cơ bản để xây dựng một mô hình phân loại hình ảnh

– Chuẩn bị dữ liệu: làm sạch, lược bỏ nhiễu và tiền xử lý dữ liệu.

– Chọn một kiến ​​trúc thích hợp cho mô hình: có thể sử dụng các kiến ​​trúc như VGG, Inception,VGG,…. để xây dựng một mô hình phân loại hình ảnh. 

– Tạo một tập lệnh để đào tạo và kiểm tra mô hình: Thực hiện nhập các mô-đun cần thiết của TensorFlow, áp dụng các chức năng đào tạo, đánh giá, hàm mất mát, tối ưu hóa thuật toán, điều chỉnh các thông số kỹ thuật.

– Viết một hàm để trực quan hóa quá trình huấn luyện với việc sử dụng TensorBoard.

Ví dụ chi tiết 

Chúng ta sẽ tạo ra một mô ảnh chó và mèo.

– Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu

Chúng ta cần có một tập dữ liệu đủ lớn và đa dạng về chủng loại của chó và mèo. Bạn có thể sử dụng hai kết hợp dữ liệu của Danh sách ImageNet và Kaggle.

– Bước 2: Thiết kế model

Chúng ta có thể sử dụng kiến ​​trúc VGG16 cho model của mình.

– Bước 3: Huấn luyện mô hình

Thực hiện các bước huấn luyện, tối ưu hóa, hàm mất mát và điều chỉnh các thông số của mô hình.

*Dưới đây là mô hình:

 Bước 4: Hình dung quá trình huấn luyện – minh họa kết quả huấn luyện

III. Kết luận về mô hình 

Trong bài viết này, chúng ta đã cùng tìm hiểu bài toán và cách giải quyết nó bằng TensorFlow và TensorBoard. TensorFlow và TensorBoard là hai công cụ rất hữu ích để xây dựng và đánh giá các mô hình Machine Learning và Deep Learning. Chúng tôi cũng đã xây dựng một mô hình để phân loại hình ảnh chó và mèo với sự trợ giúp của TensorFlow và TensorBoard. Việc áp dụng các công nghệ này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian tiết kiệm điện năng mà còn tạo ra những sản phẩm có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau.