Khi làm một dự án Computer Vision, câu hỏi khó không phải là “mô hình nào có điểm benchmark cao nhất?”, mà là “mô hình nào phù hợp nhất với hệ thống mình đang xây?”.
Nhìn vào các model hiện nay, mỗi nhóm đang giải quyết một phần khác nhau của bài toán thị giác máy tính:
RF-DETR, YOLO26: ưu tiên phát hiện thời gian thực, tốc độ suy luận và khả năng triển khai trên phần cứng giới hạn.
DINOv3: mạnh về học biểu diễn hình ảnh, có thể tái sử dụng cho nhiều bài toán phía sau.
SAM 3 / 3.1: hướng tới phân đoạn tương tác, open-vocabulary và xử lý đối tượng linh hoạt hơn.
Depth Anything 3: đi sâu vào ước lượng độ sâu, nhiều góc nhìn và hiểu cấu trúc không gian 3D.
Nhưng trước khi chọn model, kỹ sư vẫn phải quay về bài toán thực tế: cần dự đoán cái gì, dữ liệu ra sao, độ trễ cho phép bao nhiêu, chạy trên GPU hay edge device, cần bao nhiêu RAM/VRAM, lỗi nào là không được phép xảy ra và sau này bảo trì hệ thống thế nào.
Một model chính xác hơn 1–2% chưa chắc tốt hơn nếu inference quá chậm hoặc cần GPU quá lớn. Ngược lại, một model nhỏ hơn nhưng đáp ứng đủ độ chính xác, chạy ổn định trên phần cứng hiện có đôi khi lại là lựa chọn tốt hơn cho production.
Chọn mô hình Computer Vision không phải bài toán xếp hạng model. Đó là bài toán thiết kế cả hệ thống.
Nhìn vào các model hiện nay, mỗi nhóm đang giải quyết một phần khác nhau của bài toán thị giác máy tính:
Nhưng trước khi chọn model, kỹ sư vẫn phải quay về bài toán thực tế: cần dự đoán cái gì, dữ liệu ra sao, độ trễ cho phép bao nhiêu, chạy trên GPU hay edge device, cần bao nhiêu RAM/VRAM, lỗi nào là không được phép xảy ra và sau này bảo trì hệ thống thế nào.
Một model chính xác hơn 1–2% chưa chắc tốt hơn nếu inference quá chậm hoặc cần GPU quá lớn. Ngược lại, một model nhỏ hơn nhưng đáp ứng đủ độ chính xác, chạy ổn định trên phần cứng hiện có đôi khi lại là lựa chọn tốt hơn cho production.
Chọn mô hình Computer Vision không phải bài toán xếp hạng model. Đó là bài toán thiết kế cả hệ thống.