ultralytics yolo 라이선스 관련

섬네일 출처: https://medium.com/deelvin-machine-learning/the-evolution-of-the-yolo-neural-networks-family-from-v1-to-v7-48dd98702a3d

• 데이터셋과 가중치에 대한 법적 해석

• 구체적인 yolo 서비스 사례 대한 oss 답변

• uyltralytics 쓰레드1 : 극딜 당하는 글랜조커
  ultralytics가 억지주장을 모호하게 하는 이유는 상업용 라이선스 판매(연간 USD $5,000)를 위한 비즈니스 모델 때문이다.
  새로운 yolo 버전 논문이 나오면 누구보다 빨리 ultralytics에 업데이트하고 YOLO의 생태를 지배하고자한다.

• ultralytics 쓰레드2

• ultralytics 관련 레딧 : ultralytics에 대한 부적적인 여론이 많다.

주요 논쟁 중 gpl 코드로 학습한 weight에는 저작권이 적용되지 않는 근거로,

1. gpl 라이선스를 적용받는 텍스트 편집기, 동영상 편집기, 그림판 등으로 만든 '저작물'에 대한 저작권을 누가 가지는가? 에 대한 논리
   (당연히 저작물 제작자 '사람' 에게 있다.)
2. 단순히 0,1의 가중치 바이너리를 독창적인 저작물로 볼것인가?
3. weight의 출력 텐서 중 의미 있는 정보 ex) bounding box 좌표
   를 만들도록 코딩된 것은 gpl 코드지만,
   출력 텐서에 대한 파싱은 별도의 코드(onnxruntime, tensorrt) 등을 사용할때 라이센스 전염 여부
4. 저작권의 의미 : 저작권은 '사람'이 의도를 가지고 창작한것에 부여하는 것인데, ai 모델의 가중치는 학습과 역전파로 파라미터가 조정된다.
   모델의 설계와 레이어의 구조를 개발자가 의도해서 만들었기 때문에 가중치에 라이선스가 전염된다고 주장하는 근거는 없고, 오픈소스 라이선스 정책의 사각지대에 있다.

• kaggle 라이선스 문제로 yolo 거부 관련

• reddit: llama 가중치 라이선스 관련
  

• 칼럼 : 오픈소스 AI에 대해...

• AI model 라이선스 관련

• Open Weight License 정의
  

• AI 라이선스 가이드

• AI 가중치는 오픈 '소스' 가 아닙니다!

open weight의 경우 학습에 사용한 방법론과 파라미터를 공개하도록 되어 있기 때문에, 상업적 목적으로 사용하려는 기업 입장에서는 모델의 구조보다 데이터셋이 중요한 자산일 것이다.

• OSAID

대안 : MIT 라이선스로 구현된 YOLO repo를 사용하면된다.

Github : https://github.com/WongKinYiu/YOLO