YOLO คืออะไร และความแตกต่างของแต่ละเวอร์ชัน

YOLO (You Only Look Once) เป็นอัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพสูง ถูกพัฒนาขึ้นโดย Joseph Redmon และทีมวิจัยในปี 2015 YOLO ได้รับความนิยมอย่างมากในวงการคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เนื่องจากความเร็วและความแม่นยำในการตรวจจับวัตถุ YOLO ทำงานโดยการแบ่งภาพเป็นกริดขนาดเท่าๆ กัน และทำนายบาวน์ดิ้งบ็อกซ์และคลาสของวัตถุในแต่ละเซลล์ของกริดพร้อมกันในการรันเพียงครั้งเดียว นี่คือที่มาของชื่อ "You Only Look Once" ซึ่งแตกต่างจากวิธีการแบบดั้งเดิมที่ต้องสแกนภาพหลายครั้งเพื่อตรวจจับวัตถุ ตลอดระยะเวลาที่ผ่านมา YOLO ได้รับการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โดยมีเวอร์ชันต่างๆ ดังนี้:

1. YOLOv1 (2015)

YOLOv1 เป็นเวอร์ชันแรกที่นำเสนอแนวคิดของการตรวจจับวัตถุแบบ single-shot โดยใช้โครงสร้างเครือข่ายแบบ convolutional neural network (CNN) ที่เรียบง่าย ข้อดี:

• ความเร็วในการประมวลผลสูง สามารถทำงานได้แบบเรียลไทม์
• สามารถเรียนรู้ลักษณะทั่วไปของวัตถุได้ดี

ข้อจำกัด:

• ความแม่นยำยังไม่สูงมากนัก โดยเฉพาะกับวัตถุขนาดเล็ก
• มีข้อจำกัดในการตรวจจับวัตถุที่อยู่ใกล้กัน

2. YOLOv2 (2016)

YOLOv2 หรือ YOLO9000 นำเสนอการปรับปรุงหลายอย่างเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความสามารถในการตรวจจับ การปรับปรุงที่สำคัญ:

• ใช้ Batch Normalization เพื่อปรับปรุงการลู่เข้าของโมเดล
• นำเสนอ Anchor Boxes เพื่อปรับปรุงการทำนายรูปร่างของวัตถุ
• ใช้ Dimension Clusters เพื่อเลือก Anchor Boxes ที่เหมาะสม
• สามารถตรวจจับได้มากถึง 9,000 คลาส (จึงได้ชื่อ YOLO9000)

3. YOLOv3 (2018)

YOLOv3 นำเสนอการปรับปรุงที่สำคัญหลายประการ ทำให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างมาก การปรับปรุงที่สำคัญ:

• ใช้โครงสร้างเครือข่ายที่ลึกขึ้น (Darknet-53) เพื่อเพิ่มความสามารถในการเรียนรู้
• ใช้ Feature Pyramid Network (FPN) เพื่อปรับปรุงการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก
• ใช้ Binary Cross-Entropy Loss แทน Mean Squared Error
• เพิ่มจำนวน Anchor Boxes เป็น 9 ขนาด

4. YOLOv4 (2020)

YOLOv4 นำเสนอเทคนิคใหม่ๆ มากมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทั้งในแง่ความแม่นยำและความเร็ว การปรับปรุงที่สำคัญ:

• ใช้ CSPDarknet53 เป็นโครงสร้างหลัก
• นำเสนอ Mosaic Data Augmentation
• ใช้ CIoU Loss เพื่อปรับปรุงการทำนายบาวน์ดิ้งบ็อกซ์
• นำเสนอ Cross-Stage Partial (CSP) connections

5. YOLOv5 (2020)

YOLOv5 เป็นเวอร์ชันที่พัฒนาโดย Ultralytics ไม่ใช่ทีมพัฒนาดั้งเดิมของ YOLO แต่ได้รับความนิยมอย่างมาก จุดเด่น:

• มีขนาดโมเดลหลายขนาดให้เลือก (S, M, L, X)
• ใช้ PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กหลัก ทำให้ง่ายต่อการใช้งานและปรับแต่ง
• มีระบบ Auto-learning hyperparameters

6. YOLOv6 และ YOLOv7 (2022)

YOLOv6 และ YOLOv7 เป็นเวอร์ชันที่พัฒนาโดยทีมวิจัยอื่นๆ โดยมุ่งเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพและความเร็วในการประมวลผล การปรับปรุงที่สำคัญ:

• YOLOv6: เน้นการทำงานบนอุปกรณ์ edge และมือถือ
• YOLOv7: นำเสนอ Extended Efficient Layer Aggregation Network (E-ELAN)

3 บทเรียนที่ควรรู้เกี่ยวกับ YOLO

1. ความสำคัญของการเลือกเวอร์ชันที่เหมาะสม

แต่ละเวอร์ชันของ YOLO มีจุดเด่นและข้อจำกัดที่แตกต่างกัน การเลือกเวอร์ชันที่เหมาะสมกับงานของคุณเป็นสิ่งสำคัญมาก เช่น หากต้องการความเร็วสูงสุดบนอุปกรณ์มือถือ YOLOv6 อาจเป็นตัวเลือกที่ดี แต่หากต้องการความแม่นยำสูงสุดและมีทรัพยากรการประมวลผลเพียงพอ YOLOv4 หรือ YOLOv5 อาจเหมาะสมกว่า คำแนะนำ: ศึกษาข้อดีและข้อจำกัดของแต่ละเวอร์ชันอย่างละเอียด และทดสอบประสิทธิภาพกับชุดข้อมูลของคุณก่อนตัดสินใจเลือกใช้

2. ความสำคัญของการฝึกฝนและปรับแต่งโมเดล

แม้ว่า YOLO จะมีประสิทธิภาพสูง แต่การฝึกฝนโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่เหมาะสมและการปรับแต่งพารามิเตอร์ยังคงเป็นสิ่งสำคัญ โมเดลที่ฝึกฝนมาอย่างดีด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงานของคุณจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโมเดลที่ใช้ค่าเริ่มต้นหรือฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลทั่วไป คำแนะนำ: ลงทุนเวลาในการเตรียมชุดข้อมูลที่มีคุณภาพและหลากหลาย และทดลองปรับแต่งพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น learning rate, batch size, และ data augmentation เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

3. ความสำคัญของการพิจารณาทรัพยากรที่มี

YOLO มีประสิทธิภาพสูง แต่ก็ต้องการทรัพยากรการประมวลผลที่เพียงพอ โดยเฉพาะเวอร์ชันใหม่ๆ ที่มีโครงสร้างซับซ้อนขึ้น การพิจารณาทรัพยากรที่มี ทั้งในแง่ของฮาร์ดแวร์และเวลาในการฝึกฝน เป็นสิ่งสำคัญในการเลือกและใช้งาน YOLO คำแนะนำ: ประเมินทรัพยากรที่มีอย่างรอบคอบ และพิจารณาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การใช้ GPU cloud services หรือการใช้โมเดลขนาดเล็กลงหากจำเป็น

3 ปัญหาและวิธีการแก้ไขที่เกี่ยวข้องกับ YOLO

1. ปัญหาการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก

YOLO มักมีปัญหาในการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก โดยเฉพาะในเวอร์ชันแรกๆ วิธีแก้ไข:

• ใช้เวอร์ชันใหม่กว่า เช่น YOLOv3 ขึ้นไป ที่มีการปรับปรุงการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก
• ใช้เทคนิค Feature Pyramid Network (FPN) หรือ Path Aggregation Network (PAN)
• เพิ่มความละเอียดของภาพอินพุต แต่ต้องระวังเรื่องการใช้ทรัพยากรที่เพิ่มขึ้น
• ใช้เทคนิค Data Augmentation ที่เน้นการเพิ่มตัวอย่างวัตถุขนาดเล็ก

2. ปัญหาการใช้ทรัพยากรสูง

YOLO เวอร์ชันใหม่ๆ มักต้องการทรัพยากรการประมวลผลสูง ทำให้อาจเกิดปัญหาในการนำไปใช้งานบนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร วิธีแก้ไข:

• ใช้เวอร์ชันที่เบาลง เช่น YOLOv5s หรือ YOLOv6 ที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ edge
• ใช้เทคนิค Model Pruning เพื่อลดขนาดของโมเดล
• ใช้ Quantization เพื่อลดความแม่นยำของตัวเลขในโมเดล ซึ่งจะช่วยลดขนาดและเพิ่มความเร็ว
• พิจารณาใช้เทคโนโลยีอื่นที่เบากว่า เช่น MobileNet-SSD

YOLO คืออะไร และความแตกต่างของแต่ละเวอร์ชัน

YOLO หรือ "You Only Look Once" เป็นอัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพสูงในด้านความเร็วและความแม่นยำ ถูกพัฒนาขึ้นครั้งแรกในปี 2015 โดย Joseph Redmon และทีมวิจัย YOLO ได้รับความนิยมอย่างมากในวงการคอมพิวเตอร์วิชั่นและการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากสามารถตรวจจับวัตถุได้หลายชนิดพร้อมกันในภาพเดียวอย่างรวดเร็ว

วิวัฒนาการของ YOLO

YOLO ได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตั้งแต่เวอร์ชันแรกจนถึงปัจจุบัน โดยแต่ละเวอร์ชันมีการปรับปรุงประสิทธิภาพและเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ ดังนี้: YOLOv1 (2015): เวอร์ชันแรกที่นำเสนอแนวคิดการตรวจจับวัตถุแบบ single-stage ที่รวดเร็วกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม YOLOv2 (2016): เพิ่มความแม่นยำด้วยเทคนิค Batch Normalization และ anchor boxes YOLOv3 (2018): ปรับปรุงโครงสร้างเครือข่ายให้ลึกขึ้นและรองรับการตรวจจับวัตถุขนาดเล็กได้ดีขึ้น YOLOv4 (2020): เพิ่มประสิทธิภาพด้วยเทคนิคใหม่ๆ เช่น Mosaic Augmentation และ CSPNet YOLOv5 (2020): พัฒนาโดย Ultralytics ไม่ใช่ทีมพัฒนาดั้งเดิม แต่มีประสิทธิภาพสูงและใช้งานง่าย YOLO-X และ YOLO-R (2021): เวอร์ชันที่ปรับปรุงจาก YOLOv5 โดยทีมวิจัยอื่นๆ YOLOv6 และ YOLOv7 (2022): พัฒนาโดยบริษัทเทคโนโลยีจีน เน้นการเพิ่มความเร็วและความแม่นยำ

ความแตกต่างหลักระหว่างเวอร์ชัน

• โครงสร้างเครือข่าย: แต่ละเวอร์ชันมีการปรับเปลี่ยนโครงสร้างเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
• เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ: มีการนำเทคนิคใหม่ๆ มาใช้ เช่น Data Augmentation, Attention Mechanism
• ความเร็วและความแม่นยำ: เวอร์ชันใหม่มักจะเร็วขึ้นและแม่นยำขึ้นกว่าเวอร์ชันก่อนหน้า
• การรองรับฮาร์ดแวร์: บางเวอร์ชันออกแบบมาเพื่อทำงานบนอุปกรณ์เฉพาะ เช่น GPU หรืออุปกรณ์มือถือ
• ความสามารถในการตรวจจับ: เวอร์ชันใหม่สามารถตรวจจับวัตถุขนาดเล็กหรือวัตถุที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น

การประยุกต์ใช้งาน YOLO

YOLO ถูกนำไปใช้ในหลากหลายแอปพลิเคชัน เช่น:

• ระบบรักษาความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง
• ยานยนต์อัตโนมัติ
• การวิเคราะห์วิดีโอกีฬา
• การตรวจจับวัตถุในภาพถ่ายดาวเทียม
• การควบคุมคุณภาพในสายการผลิต

3 คำถามที่ถามบ่อยเกี่ยวกับ YOLO

1. YOLO ต่างจากอัลกอริทึมตรวจจับวัตถุอื่นๆ อย่างไร? YOLO แตกต่างจากอัลกอริทึมอื่นตรงที่ใช้วิธีการแบบ single-stage ซึ่งหมายความว่าสามารถตรวจจับวัตถุได้ในการประมวลผลเพียงครั้งเดียว ทำให้เร็วกว่าวิธีการแบบ two-stage เช่น R-CNN ที่ต้องทำการสกัดคุณลักษณะก่อนแล้วจึงทำการจำแนกประเภท YOLO จึงเหมาะสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ 2. ทำไม YOLO จึงมีหลายเวอร์ชัน และควรเลือกใช้เวอร์ชันไหน? YOLO มีหลายเวอร์ชันเนื่องจากมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ การเลือกใช้เวอร์ชันใดขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของโปรเจค เช่น หากต้องการความเร็วสูงสุดอาจเลือก YOLOv4 หรือ YOLOv5 แต่ถ้าต้องการความแม่นยำสูงสุดอาจเลือก YOLO-X หรือ YOLOv7 นอกจากนี้ยังต้องพิจารณาถึงทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มีและความซับซ้อนในการใช้งานด้วย 3. YOLO สามารถฝึกฝนด้วยข้อมูลของตัวเองได้หรือไม่? ได้ YOLO สามารถฝึกฝนด้วยข้อมูลเฉพาะทางได้ ซึ่งเป็นหนึ่งในจุดแข็งของ YOLO ผู้ใช้สามารถนำโมเดล pre-trained มาปรับใช้กับชุดข้อมูลของตัวเองผ่านกระบวนการ transfer learning หรือฝึกฝนโมเดลใหม่ทั้งหมดหากมีข้อมูลเพียงพอ การฝึกฝนด้วยข้อมูลเฉพาะทางช่วยให้ YOLO สามารถตรวจจับวัตถุหรือสิ่งของที่เฉพาะเจาะจงในงานที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อดีและข้อเสียของ YOLO

ข้อดีของ YOLO

• ความเร็วสูง: YOLO สามารถประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์ได้ที่อัตราเฟรมสูง
• ความแม่นยำดี: โดยเฉพาะในเวอร์ชันล่าสุด YOLO มีความแม่นยำสูงในการตรวจจับวัตถุ
• ใช้งานง่าย: มีไลบรารีและเครื่องมือสนับสนุนมากมาย ทำให้ง่ายต่อการนำไปใช้งาน
• ยืดหยุ่น: สามารถปรับแต่งและฝึกฝนใหม่สำหรับงานเฉพาะทางได้
• ประสิทธิภาพดีบนฮาร์ดแวร์ทั่วไป: ไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่มีราคาแพง

ข้อเสียของ YOLO

• อาจมีปัญหากับวัตถุขนาดเล็ก: แม้จะมีการปรับปรุงในเวอร์ชันใหม่ แต่ยังอาจมีปัญหาในการตรวจจับวัตถุขนาดเล็กในบางกรณี
• ความซับซ้อนในการปรับแต่ง: การปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมกับงานเฉพาะทางอาจต้องใช้ความรู้เชิงลึก
• ข้อจำกัดด้านลิขสิทธิ์: บางเวอร์ชันอาจมีข้อจำกัดในการใช้งานเชิงพาณิชย์
• ความแตกต่างระหว่างเวอร์ชัน: การเลือกเวอร์ชันที่เหมาะสมอาจทำให้สับสนสำหรับผู้เริ่มต้น
• ต้องการข้อมูลฝึกฝนจำนวนมาก: การฝึกฝนโมเดลให้มีประสิทธิภาพสูงต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก

แนะนำ 3 เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องกับ YOLO

1. YOLO: Real-Time Object Detection

เว็บไซต์หลักของ YOLO ที่พัฒนาโดย Joseph Redmon ผู้คิดค้น YOLO เวอร์ชันแรก ที่นี่คุณจะพบข้อมูลเกี่ยวกับ YOLO เวอร์ชันดั้งเดิม รวมถึงเอกสารอ้างอิง โค้ดต้นฉบับ และตัวอย่างการใช้งาน เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเรียนรู้พื้นฐานและแนวคิดเบื้องหลัง YOLO

2. Ultralytics YOLOv5

GitHub repository ของ YOLOv5 ที่พัฒนาโดย Ultralytics เป็นแหล่งข้อมูลที่สมบูรณ์สำหรับ YOLOv5 ซึ่งเป็นหนึ่งในเวอร์ชันที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ที่นี่คุณจะพบโค้ดต้นฉบับ, คู่มือการใช้งาน, ตัวอย่างโปรเจค และชุมชนนักพัฒนาที่คอยช่วยเหลือ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการนำ YOLO ไปใช้งานจริง

3. Papers with Code - YOLO

เว็บไซต์ที่รวบรวมบทความวิจัยและโค้ดที่เกี่ยวข้องกับ YOLO ทุกเวอร์ชั่น