Checklist dành cho khách hàng doanh nghiệp

Checklist kickoff#

Sao chép nội dung này vào repository hoặc wiki của dự án. Mỗi phần tương ứng với một bài học trong khóa học này, bằng cách diễn đạt để người không phải kỹ sư cũng có thể trả lời:

# Vision Project Kickoff Checklist

Project: ...   Owner: ...   Date: ...

## 1. What should the model do?
   Business goal (one sentence, with a deadline): ...
   Task: [ ] detect [ ] segment [ ] semantic [ ] classify [ ] pose [ ] OBB [ ] depth
   Classes, each with a definition and a look-alike it excludes: ...

## 2. Where will the model run?
   [ ] Cloud GPU  [ ] Cloud CPU  [ ] Edge device  [ ] Mobile  [ ] Browser
   Latency target: ... ms   Cameras / resolution: ...

## 3. What visual variation exists?
   Times of day: ...   Weather: ...   Sites: ...
   Cameras: ...   Operators / shifts: ...   Variants: ...

## 4. Which edge cases matter?
   ...

## 5. Do we have background images?
   [ ] Yes, ...% of images (target 0-10%)   [ ] No, collect first

## 6. Are labels consistent?
   [ ] Labeling guide written   [ ] Agreement measured: ...%
   [ ] QC audit and suspect review run, notes attached

## 7. Did we check for leakage?
   Split unit: [ ] clip [ ] camera [ ] day [ ] site [ ] customer
   [ ] No group appears in more than one split
   [ ] Every class appears in every split

## 8. Is the test set truly unseen?
   [ ] Locked; used once for the final go/no-go

## 9. What defines success?
   Acceptance test (metric, threshold, holdout): ...

Volume: [ ] >=1,500 images and >=10,000 instances per class
        [ ] or documented exception with expected impact: ...

Ready to fine-tune YOLO26?  [ ] Yes   [ ] No, fix item ... first

Các phần làm điều kiện cho dự án#

Điều hành buổi kickoff#

Trao đổi qua từng mục trên trang với người chịu trách nhiệm về kết quả kinh doanh, không chỉ với các kỹ sư. Ba thói quen giúp buổi họp hiệu quả:

• Dành thời gian cho phần 9. Bài kiểm thử nghiệm thu là nơi những bất đồng thực sự lộ ra, và dành một giờ để thống nhất về bài kiểm thử sẽ giúp tiết kiệm hàng tuần tranh luận xem model đã đủ tốt hay chưa.
• Chấp nhận "chưa biết" là một câu trả lời. Ghi tên người phụ trách và thời hạn bên cạnh câu trả lời đó. Các mục chưa có lời giải chính là kế hoạch dự án cho hai tuần tiếp theo.
• Hỏi sớm về phần 2. Mục tiêu triển khai giới hạn kích thước model và kích thước ảnh, từ đó giới hạn kích thước vật thể nhỏ nhất mà dataset cần bao quát.

Lưu checklist đã hoàn thành cùng với dataset, bên cạnh ghi chú QC và các file chia tập. Khi vài tháng sau có người hỏi tại sao model hoạt động theo một cách nhất định, câu trả lời thường bắt đầu từ trang này.

Những gì bạn có thể làm ngay#

Bạn có thể chuyển mục tiêu kinh doanh thành bài kiểm thử nghiệm thu, viết đặc tả dataset kèm hạn mức, thu thập dữ liệu đại diện với metadata trong từng tên file, gán nhãn nhất quán và đo mức độ đồng thuận, kiểm tra chất lượng bằng script, chia tập theo nhóm để tránh rò rỉ dữ liệu, chọn augmentation phù hợp với môi trường triển khai, chỉ cho phép huấn luyện khi vượt qua bước kiểm tra mức độ sẵn sàng, và biến lần chạy baseline thành bước chỉnh sửa dataset tiếp theo.

Nên học gì tiếp theo#

• Huấn luyện model YOLO đầu tiên: chuyển đổi nhãn trong Chuẩn bị dataset tùy chỉnh, sau đó huấn luyện, xác thực và export.
• Xây dựng với Ultralytics Platform: thực hiện cùng một quy trình (gán nhãn, tuyển chọn dữ liệu, huấn luyện trên cloud, triển khai, giám sát) tại một nơi, bắt đầu với Tuyển chọn, khử trùng lặp và chia tập.
• Ultralytics YOLO trong môi trường production: export, triển khai phục vụ và theo dõi model để phát hiện drift sau khi đưa vào sử dụng.
• Hướng dẫn fine-tuning: đóng băng layer, huấn luyện hai giai đoạn và lựa chọn optimizer khi các thiết lập mặc định không còn đủ.