Model Training & Edge Deployment Pipeline

Mô hình thị giác máy tính không phải làm một lần là xong. Thêm mã hàng mới, đổi vị trí camera hay thay đổi ánh sáng nhà xưởng đều làm độ chính xác tụt dần. Nếu không có quy trình huấn luyện lại rõ ràng thì sau vài tháng hệ thống sẽ âm thầm kém đi mà không ai biết nguyên nhân.

Chúng tôi dựng một dây chuyền huấn luyện tập trung: ảnh được thu tự động từ camera sản xuất theo chu kỳ, gán nhãn có hỗ trợ của mô hình hiện hành rồi mới đưa người kiểm lại, chia tập huấn luyện và kiểm thử theo quy tắc cố định. Mọi lần huấn luyện đều ghi lại tham số và chỉ số theo từng chu kỳ vào hệ thống theo dõi thí nghiệm, kèm sổ đăng ký mô hình để so sánh giữa các phiên bản. Mô hình đạt yêu cầu mới được chuyển sang định dạng tối ưu và đẩy xuống thiết bị tại nhà máy.

1. Thu ảnh từ camera→
2. Gán nhãn có hỗ trợ→
3. Huấn luyện tập trung→
4. Theo dõi thí nghiệm→
5. Xuất mô hình tối ưu→
6. Đẩy xuống thiết bị edge

• —Độ chính xác mô hình phát hiện tăng từ 0.75 lên 0.91 mAP qua bốn thế hệ có ghi nhận đầy đủ
• —Bộ dữ liệu tích luỹ hơn 50.000 ảnh đã gán nhãn
• —Gán nhãn có hỗ trợ của mô hình giúp giảm khoảng 75% công gán nhãn thủ công
• —Mọi lần huấn luyện đều truy vết được tham số, chỉ số và tập dữ liệu đã dùng
• —Đội IT nội bộ huấn luyện lại được mà không cần đội xây dựng ban đầu

Dựng lại bằng dữ liệu mẫu. Không phải ảnh chụp hệ thống thật.