楔子

農曆七月過了...我才敢講鬼故事...
--- 筆者幹話集

我承認是受到 某Podcast的鬼故事系列啟發才想到這個標題...
放心...今天聊天的多半是 八卦 ... 讓您 失望 了...

那些年...YOLO的(鬼)故事

這張照片，您應該不陌生，如果您第一次看過。那恭喜你，它未來會經常出現...XD

照片來源

其實，YOLO是一篇論文

甚麼!!!而且是v2一篇，v3一篇！這是剛開始研究YOLO的時候最大的衝突！
筆者剛接觸YOLO時已經是v3的版本。
如果想詳細了解YOLO的經過，相關的論文一定要花很多的時間閱讀。

而受過研究所訓練都知道，看一篇論文為了搞懂它的一些理論原理，就會去找它所參考的論文。於是就會越看越多...
然後越來越遭躁鬱XD (誤)

然而，筆者絕對不會這麼壞心腸，讓讀者去研讀這麼多資料的，但有鑑於大家會好奇，還是收錄相關論文彙整如下:

• YOLO v1-> You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
• YOLO v2-> YOLO9000: Better, Faster, Stronger
• YOLO v3-> YOLOv3: An Incremental Improvement

更多作者發表作品請參考這裡

作者退出開發

2020年，原作者Joseph Redmon 投下了震撼彈!！

source

原文大意大概是作者受夠這個研究不斷被運用在軍事應用(military applications)以及個人隱私(privacy concerns)問題，而停止電腦視覺(CV)相關的研究。 (淚...
正當大家以為YOLO v4無望之時，Darknet的後續維護者 Alexey Bochkovskiy發表了Yolo v4
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

[補充說明] 通常，某些開源(OpenSource)專案原作者因故不繼續維護時，會由其他有興趣，且原作者同意的協作者繼續往下維護更新，這是開源文化的一環。
再這個案例裡面，可以看到原專案Github中有新維護者的更新資料。這才會被視為"正統" 維護者。

YOLOv5 問世?

正當大家還在拜讀YOLOv4時，又有人丟出震撼彈--YOLOv5Repo問世。
一時之間，業界譁然！！！而這真的是原著嗎?
網路上炸開鍋，如參考文章大家開始疑惑為什麼要這樣操作?
而事實上，如同上面所述，開源文化的傳統不太會去 "取代原著"。也就是說，起源的v1原專案中並沒有v5的相關說明，很多人(包括筆者自己) 不太會承認這就是正統的v5。所以某種角度，我會刻意叫他是 傳說中的v5 (酸味十足)。

為甚麼會這樣?我的看法是，如果無法超越你，我乾脆扼殺你的成長，我先含v5，我看你下一個版本怎麼命名！
對不起，以上是筆者的揣測，如果屬實，就... 也不意外！

後記

洋洋灑灑寫了這麼多字，還沒有提及相關的理論！實在慚愧！
但是不用懷疑～更不用期待... 明天..我們還是不會有理論~ XD
事實上，筆者希望用另外一個角度看待AI，讓讀者了解YOLO。而不是一開頭就是開始微積分、工程數學、統計學....

相較之下，筆者認為，適度理解每個專案的發展歷史，有助於未來看待這個專案的發展性。
尤其是AI這方面，一個好的模型通常都建立在另一個"曾經"好的模型上。所以適度理解是有幫助的~ 共勉之～

未來幾天的安排會先以如何使用yolo為主，再慢慢帶入如何訓練模型。再慢慢進入原理。
那就...我們明天見！　

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