Tìm hiểu, chạy thử và train dữ liệu custom với YOLOv10 - Mì AI

Tóm tắt video "Tìm hiểu, chạy thử và train dữ liệu custom với YOLOv10 - Mì AI"

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về YOLOv10, phiên bản mới nhất của mô hình nhận diện đối tượng YOLO, với những cải tiến đáng kể về độ chính xác và tốc độ.
Các điểm chính được thảo luận bao gồm: bỏ qua cơ chế NMS, tách riêng việc giảm kích thước và tăng chiều sâu, thiết kế lại kiến trúc mạng để tối ưu hóa hiệu năng.
Video hướng dẫn cách cài đặt, chạy thử và huấn luyện YOLOv10 với dữ liệu tùy chỉnh, bao gồm các bước chuẩn bị dữ liệu, thiết lập môi trường và chạy quá trình huấn luyện.
Video sử dụng ví dụ cụ thể là huấn luyện YOLOv10 để nhận diện lửa từ tập dữ liệu ảnh lửa.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu YOLOv10

YOLOv10 là phiên bản mới nhất của mô hình nhận diện đối tượng YOLO, được cải tiến để tăng độ chính xác và tốc độ.
Video giới thiệu 3 cải tiến chính:
- Bỏ qua cơ chế NMS (Non-Max Suppression) để tăng tốc độ tính toán.
- Tách riêng việc giảm kích thước và tăng chiều sâu trong mạng để tối ưu hóa hiệu năng.
- Thiết kế lại kiến trúc mạng với Compact Inverted Block để giảm độ phức tạp và tăng tốc độ.

Phần 2: Chạy thử YOLOv10

Video hướng dẫn cách cài đặt YOLOv10 bằng lệnh pip install -q ultralytics trên Google Colab.
Hướng dẫn cách chạy thử YOLOv10 với dữ liệu ảnh pre-trained:
- Tải file yolov10.pt từ GitHub.
- Sử dụng thư viện ultralytics để load model và chạy thử nhận diện đối tượng.
- Video minh họa kết quả nhận diện đối tượng với ảnh phố cổ Hà Nội.

Phần 3: Huấn luyện YOLOv10 với dữ liệu tùy chỉnh

Video hướng dẫn cách chuẩn bị dữ liệu cho huấn luyện:
- Tải tập dữ liệu ảnh lửa đã được gán nhãn YOLO.
- Giải nén tập dữ liệu và sắp xếp các file ảnh và file nhãn vào các thư mục tương ứng.
- Tạo file YAML để định nghĩa cấu trúc dữ liệu và các lớp cần nhận diện.
Video hướng dẫn cách huấn luyện YOLOv10:
- Sử dụng lệnh python train.py để bắt đầu quá trình huấn luyện.
- Theo dõi tiến trình huấn luyện thông qua các chỉ số như mAP50 và mAP50-95.
- Dừng quá trình huấn luyện khi đạt được độ chính xác mong muốn.

Phần 4: Sử dụng model đã huấn luyện

Video hướng dẫn cách sử dụng model đã huấn luyện để nhận diện lửa:
- Load model đã huấn luyện và chạy thử với ảnh lửa.
- Điều chỉnh ngưỡng confidence để kiểm soát độ chính xác của kết quả nhận diện.
Video minh họa kết quả nhận diện lửa với model đã huấn luyện.

Lưu ý:

Video chỉ giới thiệu các khái niệm cơ bản về YOLOv10 và cách sử dụng.
Để hiểu sâu hơn về YOLOv10, người xem nên tham khảo tài liệu và bài báo nghiên cứu.
Video sử dụng Google Colab để thực hiện các thao tác cài đặt, chạy thử và huấn luyện.
Video khuyến khích người xem ủng hộ kênh Mì AI bằng cách mua áo phông hoặc donate.