偵測速度快又精準?中研院開發人工智慧YOLOv4辦到了!(上)
YOLOv4 創生故事
「只要讓我看一眼，我就ㄎㄜ知道這是什麼！(You Only Look Once， YOLO）」YOLO，是目前當紅的 AI人工智慧 物件偵測演算法。中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後研究員王建堯，與俄羅斯學者博科夫斯基（Alexey Bochkovskiy）共同研發最新的 YOLO 第四版（簡稱為 YOLO v4），一舉成為當前全世界最快、最高精準度的物件偵測系統，引爆全球 AI 技術社群，已然改寫物件偵測演算法的發展。究竟，他們在演算法裡動了哪些手腳？又是什麼樣的契機，開啟了這項研究？
產業出難題，學界來解題
故事，是從一項產學合作開始。前幾年，科技部提出了「產學共創」機制：產業出題、學界解題，中研院合作對象義隆電子，出了一個考題給資訊所：如何增進十字路口的交通分析？也就是即時偵測車流量、車速等等。當時義隆電子已經在十字路口架設了監視器，包括全景攝影機及單一方向的槍型攝影機，接下來最需要的，就是辨識車輛的物件偵測技術。
「但我們需要的不只是辨識車輛而已。」王建堯說。在馬路上運行中的車速度很快，物件辨識必須非常即時，在短時間內就能辨識出車輛，並能持續追蹤，計算車速。換句話說，這個技術對物件的偵測必須「快、狠、準」。此外，因為影像資料不斷產生，如果把資料都上傳雲端運算，不但比較耗時，也會給雲端電腦帶來太大的負擔，因此這個偵測技術還得做到一件事──計算量必須夠小，小到可裝在十字路口監視器上的小型計算器， 即可完成物件偵測的任務。
要做到交通路況的即時分析，必須有一種速度快、仍能精準辨識，但又可應用在生活中小型計算器的物件偵測技術。
YOLOv4 人工智慧演算法達到這個不可能的任務！它是目前世界最快、最精準的物件偵測演算法，卻又能小到放在十字路口的監視器內，已實際應用於如「智慧城市交通車流解決方案計畫」，即時偵測車輛、停等車列、車速等等 。
物件辨識的阿基里斯腱：梯度消失問題
怎麼辦到的？首先，王建堯著手研究著名物件偵測系統 YOLOv3 ，「我們想找出在建立一個物件偵測系統時，哪一個步驟會是最關鍵的呢？如果改善了，效率和精確度會提升最多？」廖弘源強調：「雖然是工程問題，但我們要把科學思考帶進來。」
先來認識物件偵測技術！它是個卷積神經網路（Convolutional Neural Network, 簡稱CNN），具有許多網路層，每一層負責抽取某些圖像特徵。一個輸入的影像通過層層層層層層……分析，最後找出最可能的答案。理論上，層數越多、判斷結果應該越精確。
訓練這個卷積神經網路的方法是：先倒入大量已標記正確答案的學習材料 (如標記好各種車輛的圖片)，讓機器學習應該如何做出判斷。每次機器判斷結果與正確答案不符，就將這個資訊反饋到前面的網路層，調整每一層的參數，以期下次達到更準確的判斷。
那麼，哪一步改善後可以大幅提升表現呢？王建堯找到的關鍵是：學習的反饋過程。當卷積神經網路的網路層數愈多，在訓練階段，因為反饋計算方式，每回傳一層就會損失一些資訊，越前面的網路層學習到的東西越少，稱為「梯度消失問題」（vanishing gradient problem）。
為了解決梯度消失問題，前人曾經提出 ResNet、DenseNet 等卷積神經網路，簡單來說，即是將後面資料備份後往前「跳級」傳遞。以 ResNet 為例，可想像成「含水傳話」，從最後一個人往前傳，愈前面的人資訊愈缺失。但如果最後一層開始，每層都備份錄音，再把錄音跳過一層直接往前傳，那麼前面所有層都可接收資訊，前面網路層就不會學不到東西。
然而，ResNet 具有太多重複的拷貝，不僅會浪費計算量，而且不同層的參數用來學習重複、但多餘的資訊，換句話說，每一層能學到的東西基本上來說都差不多。「是否有一種更好的方式，在不改參數量，讓機器運算變快，省下來的資源 (參數) 還能讓機器多學一點，提高精確度？」廖弘源說。
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（作者：郭雅欣、黃曉君；本文由 研之有物 以創用 CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。）
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