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第58章被包圍了（2 / 2）

“別亂說嗷，我哪有這么好命。”孟繁岐覺得這小子還挺有意思的，“說正事吧，文檔和論文的草稿我這里都給了，這個(gè)你們仔細(xì)仔細(xì)去讀，我就不直接講了。”

“今天主要就是說一下主要脈絡(luò)和邏輯。yolo檢測算法，就是youonlylookonce，只看一次。指的是對圖片僅進(jìn)行一次掃描，它的主要速度提升就來自于此。

一個(gè)經(jīng)典的檢測方法的流程是這樣的：先通過計(jì)算機(jī)圖形學(xué)（或者深度學(xué)習(xí)）的方法，對圖片進(jìn)行分析，找出若干個(gè)可能存在物體的區(qū)域，將這些區(qū)域裁剪下來，放入一個(gè)圖片分類器中，由分類器分類。

最愚蠢的做法就是用多個(gè)尺寸的選框反復(fù)掃描圖片，后面則是使用一些辦法，篩選最有可能的一些區(qū)域。這些做法都是兩步走的，看一次圖片選感興趣的區(qū)域，再看一次圖片去為這個(gè)區(qū)域做分類。

而我的做法是直接將整個(gè)圖片劃分成均勻的多個(gè)網(wǎng)格，其中每個(gè)格子都可以輸出物體的類別和檢測框的坐標(biāo)。物體落在哪個(gè)區(qū)域，哪個(gè)區(qū)域就負(fù)責(zé)預(yù)測這個(gè)物體。

我的網(wǎng)絡(luò)輸出是一維的，前n個(gè)數(shù)字代表n個(gè)類別的概率，后面x個(gè)數(shù)字代表x個(gè)檢測框的概率，最后4x個(gè)數(shù)字用以描述檢測框在圖片上的位置。”

“那怎么可能會快一兩百倍呢？”有思維敏捷的白度研究員出聲提問道，“比較注重速度的傳統(tǒng)辦法會削減提出的區(qū)域數(shù)量，通常最多也不過千余個(gè)。按照你的說法，你至少也需要數(shù)十個(gè)網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格又需要數(shù)個(gè)檢測框，這樣的話，感覺差別也不是非常大。”

“如果我們采用7x7的網(wǎng)格+兩個(gè)檢測框的話，總數(shù)量就僅為98個(gè)檢測框。此外，在骨干網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)還有非極大值抑制的具體操作順序上，也有很大的調(diào)整空間。”

“那性能應(yīng)該會受到很大的影響吧？”

“多類的目標(biāo)應(yīng)該怎么去做？”

“這樣的話，小目標(biāo)的檢測應(yīng)該會是一個(gè)難題吧？”

隨著孟繁岐的講解，在場的研究員們理解越來越深，問題也越來越多。

孟繁岐不得不說，李彥弘的這個(gè)研究院確實(shí)聚集了一批相當(dāng)出色且思維跳躍有創(chuàng)造力的青年程序員們。

這才聽了沒有半小時(shí)，就已經(jīng)能夠問出相當(dāng)有深度，有意義的問題了。

其中有速度提升的來源，參數(shù)設(shè)置和意義這樣孟繁岐很好解釋的問題。

也有對小目標(biāo)檢測的擔(dān)憂，這種確實(shí)是yolo算法硬傷的問題。

討論起技術(shù)內(nèi)容來，時(shí)間總是過得特別快，不知不覺兩三個(gè)小時(shí)過去，孟繁岐此行的任務(wù)總算是全部完成了。

“走吧，今天簽了個(gè)大單子，比我想象的久好多啊。”如此高強(qiáng)度的談判加技術(shù)討論，他精神上的確有點(diǎn)吃不消了。“怎么說，請你吃頓好？”

“去城里吧。”韓辭微笑著建議道。

其實(shí)對大部分女生而言，這一趟下來，恐怕心中很難生出什么好感。前前后后好幾個(gè)小時(shí)，換麥芒這樣的來了能無聊死。

不過對韓辭來說，這種專業(yè)領(lǐng)域上的才能和專注投入，反而是一件挺加分的事情。

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第58章 被包圍了（2 / 2）

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