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第9章 You Only Look Once YOLO(第1页)

“说白了,你们也没什么可担忧的,我们验收结果通过才会签订合同呢,到时候也是你们自己去审阅代码,复现结果。信不过别人你们还信不过自己吗?”

李彦弘很快调整好了自己的心态,“我们直接持有这样质疑的态度,是非常不可取的。一会人来了之后,我们还是要调整一下,注意方式方法。”

另一边,对这边内幕一无所知的孟繁岐,正准备前往白度的燕京总部。

作为重生人士的他,终究还是高估了现能上有所牺牲也是在所难免。

但孟繁岐开始接触YOLO技术的时候,都已经出到V4了,等到2023年的时候,甚至都已经到了V7,V8。

很多细节上的问题,孟繁岐就是想犯错都不知道该怎么犯。

最开始记得的就是优化之后的技术。

此时此刻,比较常用的检测技术是DPM,30FPS性能26.1mAP,100FPS性能仅为16.0mAP。

而这个月刚刚出来的R-技术,性能虽然有一个质的突破,来到了50-60,但FPS已经到小数点后几位去了,根本用不了。

孟繁岐交出的结果则是,69.5mAP,82FPS,58.3mAP,200FPS。

这已经不能说有这样质疑的态度,是非常不可取的。一会人来了之后,我们还是要调整一下,注意方式方法。”

另一边,对这边内幕一无所知的孟繁岐,正准备前往白度的燕京总部。

作为重生人士的他,终究还是高估了现有的检测技术。

第一个真正意义上将深度学习技术应用到目标检测上的,应当是这个月刚刚提出来的R-,也就是区域检测神经网络。

在传统算法mAP值止步于30-40,不再继续提升的情况下,R推理,速度甚至可以达到惊人的200帧。

多少人直到十年后,玩游戏的时候显示器都显示不了100帧?

原本的初版YOLO技术其实在精确程度上还有所不足,毕竟,作为专注于速度的检测技术,在性能上有所牺牲也是在所难免。

但孟繁岐开始接触YOLO技术的时候,都已经出到V4了,等到2023年的时候,甚至都已经到了V7,V8。

很多细节上的问题,孟繁岐就是想犯错都不知道该怎么犯。物,动植物等常见物体,就能够给观众最为直接的震撼。

像图像生成,语言对话等技术,还需要一定的时间,海量的数据和计算资源来支撑,自己才能够实现这些技术。

而在实际的应用前景上,检测技术不仅是现阶段最容易落地的技术,它的未来前景也非常辽阔。

两三年后搞自动驾驶的企业那是不计其数,如过江之鲫,数不胜数。

在检测上尽力做出夸张的突破,很有助于此后自己在这个方向上的历史地位,说白了其实就是更容易忽悠到钱。

只是他第一次把握刀法,经验不足,没有切好。不慎导致比较专业的人士对此有所误会。

.

本章完

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