Self-Supervised Learning cho ảnh sử dụng nhiệm vụ xoay ảnh, che ảnh hoạt động như thế nào?

Self‑Supervised Learning trong xử lý ảnh: hiểu từ nền tảng

SSL tạo ra “nhiệm vụ phụ” để mô hình tự dự đoán một phần thông tin bị thiếu. Khi giải quyết các nhiệm vụ này, mô hình buộc phải học ra các đặc trưng quan trọng của ảnh như hình dạng, kết cấu, bố cục và quan hệ không gian.

Hai nhiệm vụ điển hình:

Rotation Prediction (dự đoán góc xoay):
Ảnh được xoay 0°, 90°, 180° hoặc 270°. Mô hình cần đoán xem ảnh đang ở góc nào.
Để làm được điều này, mô hình phải hiểu được bố cục tự nhiên của vật thể, ví dụ mặt người hiếm khi bị lật ngược.
Image Masking / Inpainting (che ảnh – tái tạo vùng bị che):
Một phần ảnh bị che lại và mô hình phải dự đoán vùng bị ẩn.
Nhiệm vụ này khiến mô hình học cách nhận diện đặc trưng cục bộ (như cạnh, hoa văn) và đặc trưng tổng thể (như ngữ cảnh xung quanh).

Những cơ chế học này liên quan khá gần với các nội dung trong nhóm kiến thức về Computer Vision (Module 9) và Unsupervised Learning (Module 8) – nơi người học AI thường tiếp cận các phương pháp tự học, trích xuất đặc trưng và biểu diễn dữ liệu.

Ví dụ thực tế

Giả sử có bộ ảnh sản phẩm thời trang không có nhãn. Nếu dùng rotation prediction:

Với áo thun, mô hình học được rằng cổ áo thường ở trên, tay áo nằm ngang hai bên.
Khi xoay một ảnh 180°, mô hình dễ dàng nhận ra sự bất hợp lý và từ đó dự đoán chính xác.

Còn với masking:

Che đi phần giữa của áo.
Mô hình tái tạo lại vùng bị che bằng cách dựa vào hoa văn, màu sắc, đường cắt của phần xung quanh.
Quá trình này tạo ra latent representation giàu thông tin, có thể dùng cho phân loại hoặc tìm kiếm hình ảnh sau đó.

Nhìn dưới góc độ làm dự án AI/ML

Trong dự án thực tế, việc thu thập nhãn ảnh thường tốn công sức và khó mở rộng. SSL giúp:

Tạo embedding chất lượng khi dữ liệu không có nhãn.
Giảm phụ thuộc vào dữ liệu gán nhãn thủ công.
Là bước tiền xử lý để huấn luyện các mô hình downstream như phân loại, phân cụm hoặc truy vấn ảnh.
Tăng tính ổn định mô hình khi triển khai, nhất là trong pipeline có MLOps (được nhắc đến trong các module ML/DL liên quan).

Khi pipeline được xây dựng tốt, embedding học từ SSL có thể tái sử dụng trong nhiều tác vụ khác nhau của dự án.

Liên hệ kiến thức nền tảng

Khi tìm hiểu sâu hơn về SSL cho ảnh, một số nhóm kiến thức thường được nhắc tới:

Kiến thức NumPy, Python và thao tác dữ liệu (Module 1–2), phục vụ tiền xử lý ảnh.
Các kỹ thuật tối ưu và hàm mất mát (Module 5).
Kiến trúc mạng CNN, regularization và initialization (Module 7).
Các ứng dụng Computer Vision (Module 9).

Những nền tảng này giúp người học hiểu rõ vì sao mô hình có thể học đặc trưng từ nhiệm vụ tự giám sát.

Gợi ý cho người bắt đầu

Bạn có thể thử tạo bộ ảnh nhỏ và áp dụng nhiệm vụ xoay ảnh hoặc che ảnh để quan sát embedding thu được.
Có thể so sánh embedding từ SSL với embedding từ mô hình được huấn luyện có nhãn để thấy sự khác biệt.

Hỏi đáp nhanh về Self‑Supervised Learning

❓ SSL có cần nhãn không?
Không, SSL tạo nhãn phụ từ dữ liệu.

❓ Rotation prediction có phải là cách duy nhất để học đặc trưng ảnh?
Không, còn masking, contrastive learning và nhiều nhiệm vụ khác.

❓ SSL có thay thế hoàn toàn supervised learning không?
Không, nhưng giúp giảm nhu cầu gán nhãn và tăng khả năng khởi tạo tốt.

❓ SSL có dùng cho video được không?
Có, bằng các nhiệm vụ như dự đoán khung hình tiếp theo hoặc che vùng theo thời gian.

FAQ về 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.