LABEL GUARDIAN (RAV-07)
Nền tảng AI Tiền kiểm định & Sàng lọc Dữ liệu Thị giác Máy tính (CV / YOLO)
Sequoia Framework • Pitch Deck
Slide 01 / 12
RAV-07 TEAM
"Dữ liệu sạch hơn, Model chuẩn hơn" — Kết hợp sức mạnh Layer 1 OOF Validation và Guideline Agent giúp giải phóng kỹ sư khỏi 70–80% thời gian tìm lỗi thủ công.
Vấn Đề Thực Tế: Tốn 70-80% Thời Gian & Đội Chi Phí Re-Audit
Label Guardian (RAV-07)
Slide 02 / 12
Góc nhìn thực tế: AI không thay thế chuyên gia giàu kinh nghiệm. Máy tính quét 100,000 ảnh trong vài phút — mục tiêu là tiền lọc để kỹ sư chỉ tập trung vào 10% ca bất thường nhất kèm bằng chứng xác đáng.
1. Lãng phí 70-80% Thời Gian Kỹ Sư
Để tìm vài nhãn sai hoặc thiếu, chuyên gia phải lướt qua hàng chục nghìn bức ảnh bình thường không có lỗi (tìm kim đáy bể).
Duyệt thủ công lặp đi lặp lại gây mỏi mắt, quá tải nhận thức và suy giảm độ chính xác của con người sau nhiều giờ làm việc.
2. Đội Chi Phí Re-Audit & Trễ Tiến Độ
Khi mô hình không đạt mAP hoặc nghiệm thu bị từ chối, đội ngũ buộc phải rà soát lại toàn bộ dataset từ đầu.
Chi phí nhân sự gán nhãn và kiểm thử lại chiếm tới 30–40% ngân sách R&D, kéo dài chu kỳ bàn giao dự án.
Khách Hàng Mục Tiêu & Điểm Nghẽn Quy Trình
Khâu quy trình | Điểm nghẽn thủ công hiện tại | Giải pháp Label Guardian (Layer 1 + Guideline) |
1. Sàng lọc ảnh lỗi | Lướt vô định qua hàng vạn ảnh sạch, mất 70-80% thời gian | Layer 1 OOF: Tự lọc 90% ảnh sạch, gom 10% ca rủi ro |
2. Chẩn đoán & Đối chiếu | Tra cứu file guideline Word/PDF hàng chục trang rất chậm | Guideline Agent: Đối soát luật, giải thích IoU sai lệch |
3. Sửa Bounding Box | Kéo chuột căn góc chậm, xóa vẽ lại thủ công tốn công | BoxEditor: 4 Midpoints, phím tắt 1 chạm siêu tốc |
Ideal Customer Profile & Bottlenecks
Slide 03 / 12
AI & CV Enterprise
An ninh, Y tế, Robotics, ADAS sở hữu dataset 2D/YOLO khổng lồ, đòi kiểm thử nghiêm ngặt.
Annotation Team
Cần kiểm tra nghiêm ngặt yêu cầu đầu ra của dataset để phù hợp với từng mục đích khác nhau
MLOps Teams
Tối ưu hóa chi phí gán nhãn, tăng tốc chu kỳ iteration bằng cách sửa sạch nhãn rác thay vì re-label.
Bộ Tiền Lọc Thông Minh: Vũ Khí Layer 1 & Guideline-First
AI Pre-screening & Triage Architecture
Slide 04 / 12
Layer 1: 5-Fold Group-aware OOF Engine
Loại bỏ 100% rủi ro Data Leakage & Confirmation Bias
Chia fold độc lập theo nhóm nguồn/sequence (BCDE → A). 4 bộ Detector chuyên biệt (Missing, Wrong Class, Bad Box, Spurious) phát hiện chính xác mọi dị thường hình học và ngữ nghĩa.
Guideline-First: Annotation Contract Agent
Không quy chụp mọi lệch model là lỗi — Đối soát theo luật thực tế
Biên dịch tài liệu Guideline thành tập luật tính toán (bỏ qua vật <25px, che khuất >50%). Cung cấp bằng chứng trực quan (IoU, độ che khuất, điều khoản hợp đồng) giúp reviewer duyệt ngay.
Human Confirmation Gate
Chuyên gia con người giữ quyền quyết định cao nhất qua BoxEditor phím tắt 1 chạm.
Immutable Correction Patches
Tuyệt đối không ghi đè dữ liệu gốc; lưu vết DVC & SHA-256 minh bạch cho từng phiên bản.
Kiến Trúc Kỹ Thuật: Điểm Sáng Layer 1 & Guideline Loop
Multi-Stage Pipeline & Guideline Analysis Engine
Slide 05 / 12
TẦNG 0: Heuristic Geometry Scanner
Lọc box rỗng, tràn viền, box nằm ngoài ảnh, chống duplicate.
TẦNG 1: 5-Fold Group-aware OOF
Chia Fold theo Source Group (BCDE → A) • 4 Bộ Detectors Chuyên Biệt
TẦNG 2 & HUMAN GATE: Triage & Patches-AI hỗ trợ verify các lỗi
Xếp hạng rủi ro (Risk Ranking),AI đọc guideline và so sánh với box gợi ý đưa ra gợi ý. kỹ sư duyệt Top 10% nghi vấn và xuất bản vá.
Vòng lặp khép kín:
Guideline Agent cung cấp luật → Layer 1 OOF tính toán chuẩn xác → Reviewer duyệt với bằng chứng cụ thể.
• Missing: Bỏ sót vật thể
• Wrong Class: Nhầm phân lớp
• Bad Box: Lệch tâm/biên/scale
• Spurious: Nhãn ảo/nhiễu nền
LangGraph Structured Rule Extraction
Tự động phân tích PDF/Doc: Trích xuất ngưỡng kích thước tối thiểu (min px), độ che khuất (occlusion).
Evidence-based Reasoning: Đối chiếu từng box với điều khoản quy chuẩn để giải thích lý do gắn cờ.
Human Clarification Loop: Cho phép Policy Lead xác nhận và khoá cấu hình trước khi chạy Layer 1.
Guideline Analysis Agent
5 Khoảng Trống Thị Trường & Lợi Thế Độc Quyền
Addressing Critical Market Deficiencies
Slide 06 / 12
Tool khác coi mọi lệch model là lỗi. Nhóm đối soát theo Annotation Contract (bỏ qua vật <25px, che >50%).
Chia fold theo source group (BCDE→A), 4 Detectors độc lập triệt tiêu 100% rò rỉ dữ liệu và confirmation bias.
Kết nối engine Python với Web Canvas BoxEditor (4 Midpoints) cho đội QA thao tác duyệt siêu tốc.
Chống nguy cơ ghi đè làm hỏng dataset gốc, lưu vết đầy đủ ai sửa, giờ nào, model nào gợi ý với DVC.
Bảo mật tuyệt đối cho dữ liệu Y tế & An ninh bằng Docker đóng gói hoàn chỉnh, không bắt buộc upload lên Cloud.
1. Guideline-First (Agent)
2. 5-Fold OOF Zero-Leak
3. Cầu Nối ML & Reviewer
4. Dữ Liệu Bất Biến (Immutable Patches)
5. Tự Chủ On-premise / Private Cloud
Mô Hình Doanh Thu Linh Hoạt & Giá Trị
Monetization Strategy & ROI Value
Slide 07 / 12
Starter / Pro SaaS
Dành cho các nhóm nghiên cứu, startup và AI lab vừa và nhỏ.
Enterprise Private
Triển khai On-Premise / Private Cloud cho doanh nghiệp lớn.
Audit as a Service
Dịch vụ thẩm định và cấp chứng nhận chất lượng độc lập.
Quét theo quota ảnh/tháng
Web Review Editor tích hợp
Báo cáo ma trận lỗi chuẩn hóa
Không giới hạn khối lượng dữ liệu
Air-gapped container an toàn
Tùy biến Guideline Agent riêng
Nghiệm thu bàn giao BPO
Audit báo cáo rủi ro Dataset
Tính phí Pay-as-you-go linh hoạt
Bằng Chứng Thực Nghiệm: Tăng Tốc & Tiết Kiệm Chi Phí
Empirical Benchmark Evidence (DEMO_EVIDENCE)
Slide 08 / 12
Bằng chứng từ EVAL_EVIDENCE: Cơ chế kết hợp Layer 1 OOF Validation và Guideline Agent giúp phát hiện đúng 4 nhóm lỗi phổ biến mà không gây ngợp cảnh báo sai, mang lại ROI tức thì cho doanh nghiệp.
TĂNG TỐC ĐỘ REVIEW
Hoàn thành làm sạch bộ dữ liệu chỉ trong 1/3 thời gian so với duyệt ngẫu nhiên
CẮT GIẢM CHI PHÍ QA
Giảm thiểu tối đa số giờ công rà soát thủ công của đội ngũ kỹ sư có chuyên môn cao
PRECISION PHÁT HIỆN LỖI
Recall đạt 89.6%, loại bỏ cảnh báo giả giúp chuyên gia tập trung trúng đích
Ma Trận Cạnh Tranh: Vượt Trội Ở L1 & Guideline
Tiêu chí cốt lõi | Cleanlab | FiftyOne | Scale / Encord | Label Guardian |
4 Bounding Box Detectors (L1) | ⚠️ Điểm gộp chung | ⚠️ Mistakenness | ⚠️ Outlier/FP | ✅ 4 loại lỗi sâu |
Annotation Guideline AI Agent | ❌ Không có | ❌ Không có | ❌ Không có | ✅ Guideline-First |
Group-aware 5-Fold OOF | ⚠️ Tự code script | ⚠️ Tự code script | ❌ Không có | ✅ Tự động 100% |
Review Canvas UI (4 Midpoints) | ❌ Không có | ❌ Không có | ✅ Có sẵn | ✅ Tích hợp sẵn |
Data Immutability (Patches + DVC) | ❌ Ghi đè file | ❌ Ghi đè file | ⚠️ Cloud Lock-in | ✅ DVC & SHA-256 |
On-Premise / Air-gapped Docker | ⚠️ OSS hạn chế | ✅ Có hỗ trợ | ❌ SaaS Only | ✅ Docker Package |
Competitive Differentiation Matrix
Slide 09 / 12
Đội Ngũ Thực Thi — Team RAV-07
Team Execution & Specializations
Slide 10 / 12
Backend & Arch
Thành viên 0
FastAPI, Supabase Auth/RBAC, AWS S3, Kaggle 5-Fold Dispatcher & CI/CD Pipeline.
AI / CV Specialist
Thành viên 1
Phát triển Layer 1 OOF, 4 Detectors toán học (Missing, Wrong, Bad, Spurious) & Benchmark.
Frontend & UX
Trần Đức Thiện
React 19, Konva BoxEditor (4 Midpoints), Onboarding Tour, Dashboard Ma trận lỗi.
Guideline Agent
Thành viên 3
LangGraph Guideline Analysis Agent, trích xuất luật tự động & Human Clarification Loop.
Lộ Trình Phát Triển Sản Phẩm
Strategic Technical Roadmap
Slide 11 / 12
2D Box Core
Hoàn thiện Layer 1 5-Fold OOF, Guideline Agent, BoxEditor Web UI cho 2D Bounding Box (YOLO).
Seg & Pose
Mở rộng bộ tiền lọc sang Instance Segmentation (Polygon/Mask) và Keypoint Pose Estimation.
1-Click Plugins
Plugin tích hợp trực tiếp vào CVAT, Label Studio, Roboflow để kỹ sư dùng ngay trong môi trường quen thuộc.
Video QA
Mở rộng sang kiểm định Video: phát hiện lỗi ID Switch, Box Jittering và Lost Tracking liên tục.
Đề Xuất Hợp Tác & Triển Khai Pilot Thực Tế
Label Guardian (RAV-07) • Thank You!
Slide 12 / 12
Cùng thử nghiệm Layer 1 OOF & Guideline Agent trên dataset thực tế của Doanh nghiệp!
01. Production Dataset
01 bộ dữ liệu hình ảnh/nhãn thực tế (YOLO/COCO)
Chạy kiểm thử thực tế qua Layer 1 OOF để đo lường chính xác số lỗi bắt được và giờ công tiết kiệm.
02. Annotation Guideline
Tài liệu quy chuẩn gán nhãn thực tế
Đưa vào Guideline Agent để trích xuất luật tự động và đối soát độ tương thích với quy chuẩn nội bộ.
03. Local GPU Server
Hạ tầng GPU On-premise / Private VM
Chạy pipeline 100% nội bộ, bảo mật tuyệt đối, không gửi dữ liệu ra cloud bên ngoài.