Hướng dẫn chuẩn bị Dataset hình ảnh cho dự án AI bằng cách tải dữ liệu tự động từ Bing

Trong các dự án AI liên quan đến Computer Vision như phân loại hình ảnh, nhận diện đối tượng, huấn luyện mô hình YOLO, CNN, hay xây dựng demo AI, dataset hình ảnh luôn là yếu tố quyết định đến chất lượng mô hình.

Tuy nhiên, không phải lúc nào chúng ta cũng có sẵn dữ liệu. Khi đó, cào dữ liệu hình ảnh từ Bing Images là một giải pháp nhanh, miễn phí và phù hợp cho các dự án học tập, nghiên cứu và demo.

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từ A đến Z:

Lên ý tưởng dataset
Cào ảnh từ Bing
Lọc – làm sạch dữ liệu
Chuẩn hóa dataset để sẵn sàng huấn luyện AI

1. Xác định bài toán và yêu cầu dataset

Trước khi cào ảnh, bạn bắt buộc phải xác định rõ bài toán AI. Ví dụ:

Một số bài toán phổ biến

Phân loại hình ảnh (Image Classification)
👉 Ví dụ: Phân biệt tiền thật – tiền giả
Nhận diện đối tượng (Object Detection)
👉 Ví dụ: Phát hiện người, xe, chó mèo
Nhận diện thương hiệu / logo
Phân loại cây cảnh, hoa lá, sản phẩm…

Ví dụ dự án minh họa

Giả sử ta làm dự án:

Phân loại hình ảnh: Chó và Mèo

Ta sẽ cần:

Lớp 1: dog
Lớp 2: cat

Mỗi lớp nên có:

Tối thiểu: 300 – 500 ảnh
Tốt hơn: 1.000+ ảnh

2. Chuẩn bị môi trường

Cài Python (nếu chưa có)

Khuyến nghị Python 3.9 – 3.11

Kiểm tra:

Cài các thư viện cần thiết

3. Cào dữ liệu hình ảnh từ Bing Images

3.1. Sử dụng thư viện bing-image-downloader

Đây là cách đơn giản, nhanh và phổ biến nhất cho người mới.

Ví dụ code cào ảnh

Sau khi chạy xong, cấu trúc thư mục sẽ như sau:

3.2. Mẹo để cào ảnh chất lượng hơn

Thay vì chỉ dùng 1 từ khóa, hãy đa dạng hóa từ khóa:

👉 Cách này giúp:

Giảm ảnh trùng
Tăng độ đa dạng góc chụp
Mô hình học tốt hơn

4. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

Sau khi cào xong, dataset chắc chắn sẽ có vấn đề:

Ảnh lỗi
Ảnh không đúng nội dung
Ảnh kích thước quá nhỏ
File không phải ảnh thật

4.1. Xóa ảnh lỗi không mở được

4.2. Lọc ảnh kích thước quá nhỏ

5. Chuẩn hóa kích thước ảnh

Hầu hết mô hình CNN yêu cầu ảnh có kích thước cố định như:

224×224
256×256
416×416 (YOLO)

Resize ảnh về 224×224

6. Chia dataset: Train / Validation / Test

Tỷ lệ phổ biến:

Train: 70%
Validation: 20%
Test: 10%

Cấu trúc chuẩn

Code chia dataset

import os

import shutil

import random

def split_dataset(source, dest, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2):
files = os.listdir(source)
random.shuffle(files)

train_end = int(len(files) * train_ratio)
val_end = int(len(files) * (train_ratio + val_ratio))

splits = {
“train”: files[:train_end],
“val”: files[train_end:val_end],
“test”: files[val_end:]
}

for split, file_list in splits.items():
os.makedirs(os.path.join(dest, split), exist_ok=True)
for f in file_list:
shutil.copy(
os.path.join(source, f),
os.path.join(dest, split, f)
)

split_dataset(“dataset/dog”, “dataset_final/dog”)
split_dataset(“dataset/cat”, “dataset_final/cat”)

7. Lưu ý quan trọng về bản quyền dữ liệu

⚠️ Cực kỳ quan trọng:

Dataset cào từ Bing chỉ nên dùng cho học tập, nghiên cứu, demo
Không dùng cho mục đích thương mại nếu chưa có quyền sử dụng
Khi làm sản phẩm thật → nên dùng dataset open-source hoặc dữ liệu tự thu thập

8. Tổng kết

Việc chuẩn bị dataset hình ảnh từ Bing gồm các bước chính:

Xác định bài toán AI rõ ràng
Cào dữ liệu từ Bing Images
Làm sạch và lọc ảnh
Chuẩn hóa kích thước
Chia dataset chuẩn cho huấn luyện

Chỉ cần làm tốt bước dataset, chất lượng mô hình AI đã thành công 50%.