，中研院沒有停下創新的腳步，反而挑戰更大更難的目標。這一次，他們不只要超越世界第一快的前代模型，還要能一心多用，讓一個模型就能處理不同任務。
整合有意識學習的顯性知識與無意間吸收的隱性知識
什麼是YOLOR？
有別於專攻物件偵測的YOLOv4，YOLOR是一套截然不同的類神經網路，「它像一個記憶外掛，能儲存所有輸入模型的訊息。當模型需要執行多任務時，就能從中撈取所需資訊，而不必像傳統方法那樣，從頭訓練模型。」YOLOR核心開發者、中研院資訊所博士後研究員王建堯這麼比喻：「它有如人類的大腦，結合了有意識學習的顯性知識（Explicit knowledge）和無意間吸收的隱性知識（Implicit knowledge），當被問及相關問題時，可從隱性知識中撈出關鍵資訊來回答。」
舉例來說，傳統上，訓練一套辨識鳥類的模型，訓練資料會包含鳥類以外的各種資訊，但為了辨識鳥類這個任務，模型只會抽取鳥類特徵來學習，最後也只能訓練出辨識鳥的能力。但要AI模型再學會辨識狗，就得靠遷移學習加入其他資料、重新訓練模型才行，或是，開發者得重新收集狗的照片，標註後再拿來訓練模型，模型才學會辨識狗。
但YOLOR不這麼做。它簡化了這個流程，整合了所有輸入資料的特徵，當模型需要辨識鳥，它能用鳥的特徵來學習辨識，當模型需要辨識狗時，模型就會從整合的特徵中，抽取出狗的特徵，來學習辨識狗。這個方法，讓模型只需學習一次，就能應付多種任務。
也就是說，傳統上，一個深度學習模型只能利用特定資料，執行一種任務的限制，YOLOR已經克服了。無獨有偶，這也是人人都想突破的挑戰，多任務型AI是現在頂尖科技公司如Google、微軟、臉書等，都想突破的前瞻課題。
整合關鍵：一套統一、通用的表徵
YOLOR的特色，從它的名字—You Only Learn One Representation—就可窺知。「它靠一個統一表徵（Unified representation），來收集輸入模型的所有特徵，這些特徵都儲存在表徵裡，日後模型要執行其他任務時，就會從中提取特徵來學習，」YOLOR另一位核心開發者、中研院資訊所所長廖弘源進一步解釋。
意思是，這個表徵（Representation）是各種特徵（Feature）的總和。舉例來說，我們會用身高、體重、戴眼鏡、年齡、髮色和腔調等來形容特定的某人，這些身高、體重、年齡等細節就是特徵，這些特徵組合起來，就是一個表徵，用來代表某個人。
這個統一表徵是YOLOR的核心。廖弘源和王建堯在YOLOR論文中寫道，YOLOR是一套統一的類神經網路，透過整合顯性知識和隱性知識，來學習一套通用的表徵，而後用來執行各種電腦視覺任務。
他們也在論文中，定義了顯性知識和隱性知識。顯性知識是模型執行任務所需，且與輸入有關的特徵，隱性知識則是模型執行任務時，不依賴輸入資料、僅與任務有關的特徵。比如辨識動物時，模型只需輪廓，不需顏色，此時顯性知識和隱性知識便能從統一表徵中，提取出輪廓，作為辨識任務。
為驗證這兩種知識的特徵，他們也將YOLOR的隱性知識應用於核空間校正（Kernel space alignment）、預測精煉（Prediction refinement）和多任務學習三種方法，來展示這兩種知識特徵帶來的效益。
接著，他們用向量、類神經網路和矩陣分解三種方法，來對隱性知識建模，並用微軟COCO電腦視覺資料集，來測試這些模型。他們發現，不論是類神經網路還是矩陣分解，都能有效提升電腦視覺模型的表現，其中，矩陣分解的效果最好。而顯性知識建模的方式，則可使用NLP常見的Transformer模型、可處理時間空間成對注意力的Non-local Networks模型等。
在整體執行流程上，YOLOR會將一開始輸入至模型的所有特徵儲存起來，形成一個統一、通用的表徵。當模型學會第一個任務（比如辨識鳥類）後，要再學習辨識狗時，就能從統一表徵中提取狗的特徵，直接用來訓練套模型。
當然，使用者也可在同樣的模型上，加上幾層輕量的類神經網路，來加強訓練。之後，模型就能執行第二個任務，甚至能同時執行辨識鳥類和狗這兩個任務，不需要重新收集資料再訓練。
不只整合知識，更能套用到任何CNN模型上
在YOLOR中，隱性知識和顯性知識就像是外掛模型，等於用兩種模型，透過不同的深度學習方法，各自訓練這兩種不同知識，再整合到通用的表徵系統中，從通用表徵抽取當前任務所需要的資訊。
王建堯更點出，整個YOLOR能如外掛般，套用到各種電腦視覺模型上，來加速學習歷程和準確度，不必再針對不同任務使用不同模型。甚至可以有很多套主模型，針對不同任務來訓練，但都搭配同一個外掛模型，打造出一個可以支援多任務的通用模型。
在實作上，他就用YOLOR來改善YOLOv4，發現YOLOR不只能將YOLOv4的平均準確度從43.5%提升到50%，在同等準確度下，還能將Scaled-YOLOv4的推論速度提高超過300%，並讓原本只擅長物件偵測的YOLOv4，具備執行各種電腦視覺任務的能力，舉凡影像辨識、實例分割、物件偵測、物件追蹤等都難不倒它。
有了YOLOR，YOLOv4如虎添翼，不必重新收集資料，就能學會這些任務。「這是一種簡單、高效的方式，讓既有模型快速學習新任務，」王建堯指出，YOLOR只需要極少的訓練成本（少於1萬個參數和運算量），就能實現目標，而且完全不增加推論成本。
COCO即時物件偵測排行榜包辦前四、Waymo挑戰賽全球第二
這套YOLOR，也在今年的微軟COCO即時物件偵測排行榜中，一口氣拿下前4名。不只如此，它也在自駕車龍頭Waymo舉辦的開放資料集挑戰賽中大顯身手，滴滴出行聯手天津大學利用這套演算法，在這場平面即時物件偵測挑戰賽中拿下全球第二。
物件偵測是自駕車最重要的AI技術之一，愈快分辨出道路上更多種物件，自駕車就能更及時採取適當的因應方式，需要減速、急煞、小迴轉或加速通過等，都得在百分之一秒，甚至是更短時間內辨識完成。
這場挑戰賽的目的，是要評比模型從影像中偵測2D物體的準確度和即時性，如行人偵測、車輛偵測、單車騎士偵測、號誌偵測等。滴滴出行團隊聚合了多個一階偵測器（One-stage detector），並用多樣的輸入策略來訓練模型，讓模型能更準確偵測每個類別，特別是小型物件。這些一階偵測器，就是YOLOR模型的不同優化版本。
選擇示波器的10 項考量因素
示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號
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他們看好YOLOR的速度和精準度，採用了一系列YOLOR模型，像是以速度最快的YOLOR-P6作為基準模型，來降低延遲，另也採用參數更多、更精準的YOLOR-W6加入辨識。
在模型推論加速框架TensorRT的加持下，滴滴出行的模型mAP（平均精確度均值）可達75%，拿下世界第二，YOLOR-P6則緊追在後。
「YOLOR（Scaled-YOLOv4-based）是這次競賽中最快、最準確的模型，而且比YOLOv5和Detr還要準確，」YOLOv3的維護者、YOLOv4論文共同作者Alexey Bochkovskiy在這次競賽的GitHub網站上寫道。
今年自駕車龍頭Waymo舉辦的2D即時物件偵測大賽中，滴滴車行以YOLOR打造的模型MapVision拿下全球第二。
AIoT和多模態是未來應用場景
YOLOR跟YOLOv4去年一樣，一登場就在國際競賽奪下實戰成果，迅速擄獲各國研發團隊的目光。但王建堯對YOLOR有更大的期待。
「YOLOR是為了未來AIoT所打造的AI模型。」他解釋，以往AI運算多在電腦上執行，因此有足夠的算力，執行不同模型來解決不同任務。但IoT設備上的運算資源非常有限，難以支援多個模型，來執行不同任務。
於是，為了讓IoT設備有效執行模型運算，就得讓單一模型具備執行不同任務的能力。比如，單一模型要能對一段輸入影片，進行物件偵測、追蹤、語義分割，甚至是行為預測等任務。
這正是廖弘源和王建堯設計YOLOR的理念，要讓YOLOR找出用於不同任務的統一表徵，來服務多種任務。如今，它也證明了能實現多任務，接下來，YOLOR還要進一步擴大到「多模態運算」的能力。
王建堯解釋，多模態的意思是，不同的IoT感測器，可收集不同型態的資料，比如影像、影片、聲音、震度、溫濕度等資訊，這些涵蓋不同型態的資訊集，就是一種多模態（Multi-modal）資料。而過去，一個模型只能處理單一模態的資料，例如只能處理文字資料，或是只能處理影像資料，但現在，YOLOR可對一種資料（例如影像），進行多任務訓練和推論。但同樣的架構可再擴大，他們的未來目標，就是要透過一套通用的表徵，讓一個模型也能處理多模態資料，實現多模態運算和預測。
不過，多模態AI並不是新點子，科技巨頭近年大力壓寶Transformer架構，就是在挑戰多模態課題。Google在2017年，發表了這個用來處理時序性資料的類神經網路Transformer，以它為基礎，在隔年打造出知名的NLP預訓練模型BERT，不僅參數破億，無方向性運算的特性，更在各項NLP基準測試奪冠，引發其他科技巨頭爭相投入。
OpenAI也馬上利用Transformer架構，在2019年打造出功能強大的文字生成模型GPT-2，2020年則推出第三代GPT-3，它所產生的文章流暢度，連真人都難以辨別。GPT-3也因此與BERT齊名，被視為NLP的劃時代里程碑。
但Transformer不是只能用於文字資料。2020年夏天，臉書用Transformer架構來打造影像辨識模型，發表套電腦視覺模型DETR，不只簡化影像辨識工作，表現還達到如Faster R-CNN的高階預測水準。
Google也在同年10月，揭露用Transformer架構實作電腦視覺任務的成果，號稱比CNN更有效率，也就是全球社群愛用的ViT模型（Vision Transformer）。此文一出，更引來各大AI領袖和全球機器學習社群的關注。因為，兩大巨頭證實了Transformer的電腦視覺潛力，很可能擠下獨佔鼇頭的CNN，同時也證明Transformer架構處理不同模態資料的能力。
這波浪潮，在今年更是大大掀起。2021年初，OpenAI就以Transformer架構，打造出可同時處理影像和文字這兩種模態資料的模型DALL·E，號稱是影像版的GPT-3。臉書也跟著發表一套模型UniT，用Transformer架構來同步處理2種模態資料和7種任務，如自然語言處理、自然語言理解（NLU）、影像辨識、物件偵測等。特別的是，這套模型都用同套參數來學習不同任務，離通用AI又更近了一步。
Google也在自家年度開發大會I/O上，也揭露了兩款能同時處理文字和影像的Transformer模型，甚至還預告要用來改善Google搜尋的使用者體驗。與此同時，Line也聯手母公司韓國Naver，揭露了一款以Transformer打造的多語言模型HyperCLOVA，不只用於自家企業級AI產品，還要讓它學會處理影像資訊。
圖片來源／Karol Majek的個人YouTube頻道
YOLOR模型開源後，也有不少開發者拿來實測。波蘭一位自駕車專家Karol Majek就用YOLOR D6模型打造路況即時監測系統，並將釋出監測結果影片。模型不僅能監測車輛、行人，連右方角落容易忽視的行人包包都能偵測
目標一致，但設計思維略有不同
雖然Transformer和YOLOR兩大模型都要挑戰共同的多模態問題，但彼此的設計思維截然不同。
Transformer模型的參數動輒數十億，甚至達到數百億個，需要非常龐大的運算資源，才能訓練出預訓練模型，因此成為大型企業才有財力發展的技術，而大多數人，只能使用已經做好的預訓練模型。可是，也不是人人都敢放心用預訓練模型，臺灣曾有家金控，擔心這些大企業的預訓練模型，使用的訓練資料存有版權疑慮，只得斥資自行從頭訓練模型。
但YOLOR的出發點就不同了。它瞄準AIoT場域，從設備硬體資源有限的前提下，來挑戰同樣的多模態需求。倘若能成功，YOLOR就能有別於科技巨頭靠財力堆疊Transfomer模型的作法，走出另外一條更多人可以負擔得起的多模態發展新方向。
「Transformer和YOLOR要解決的問題很類似。」王建堯解釋，Transformer架構有個很重要的技術，也就是嵌入（Embedding），專門用來將特徵映射到空間中。
「這個概念與統一表徵很像，」王建堯繼續說，如果能將嵌入特徵納入到統一表徵中，「其實任何架構都能實踐多模態AI，」他直言。在前往多模態AI的路上，王建堯看到了一道通往終點的曙光。
https://www.ithome.com.tw/news/148301
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