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안녕하세요.
AGPL 3.0 라이선스를 따르는 Ultralytics의 Yolov8 커스텀 학습 사용시, 딥러닝 가중치(weight)에 대한 AGPL 라이선스 문의 드립니다.

 

- 폐쇄망 서버에서 소스코드 수정 없이 Ultralytics의 Yolov8를 자사 보유 커스텀 데이터 셋으로 학습하여 weight 파일 생성
- 딥러닝 가중 파일을 타겟 디바이스에 적합하도록 변환 (onnx - trt)
- 타겟 디바이스에서는 자체 개발한 weight 파일 inference 코드 탑제
- 타겟 디바이스에 weight 파일 탑제 이후에 배포


위와 같은 구조로 시스템을 구성 할 때, 아래와 같은 상황에서 AGPL 3.0 라이선스의 적용 범위가 궁금합니다.

 

- 코드나 알고리즘 수정 없이, 자체 학습 데이터로 학습한 weight 파일의 AGPL 3.0 라이선스 적용 여부
- 소스 코드가 아닌 Yolov8 모델 레이어 구조 변경 이후, 학습한 weight 파일의 AGPL 3.0 라이선스 적용 여부
- weight 파일에 AGPL 3.0 라이선스가 적용 된다면, 폐쇄망 서버 사이드의 AGPL 3.0 라이선스 메이저 사이트 범위
    - Yolov8 모델 레이어 구조 변경 부분
    - weight 파일
    - 커스텀 학습 데이터 셋
- weight 파일에 AGPL 3.0 라이선스가 적용 된다면, 타겟 디바이스 자체 개발 inference 및 기타 코드부의 AGPL 3.0 라이선스 적용 여부

 

이상입니다.

 

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