一眼揪出你有沒有超速！世界第一物件偵測技術： YOLOv4 | 合法除蟲公司

2020年10月25日—(YouOnlyLookOnce，YOLO）」YOLO，是目前當紅的AI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 ...

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。

YOLOv4 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 。

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，哪一個步驟是最關鍵的？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[1]（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)，讓機器學習如何判斷。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[2]...