2018年7月31日 星期二

永別了, Computer Vision

在 LinkedIn 頁面上看到了這篇有意思的文章, 以透過將 Computer Vision 領域擬人化, 原以為終於發現一個能長久對話的朋友, 然而現在卻因為虛弱以至於死去, 必須對此撰寫一封對它的告別信. 而更有意思的是作者是服務於 Apple 於影像視訊資料處理專業的工程師. 而告別的原因不為了別的,正是因為 ML/NN 的熱絡與強大, 特別喜歡裡面的兩個句子:
  • Data will become your king, but your king has no intention of keeping you around longer than needed. (資料將成為你的王, 但你的王無意讓你再被需要)
  • After years of traditional methods, Face ID became a reality mostly because of data feeding the machine not because of some super crafty algorithm. (在傳統方法的多年之後, FaceID之所以能成為現實, 主要在於餵給機器資料而非充滿多端詭計的演算法)
作者不認為 CV 這十年會消逝, 也認為將會有其他演算的出現, 但是現實也往往傷人, FaceID 能商品化還是在於 ML/NN. 若稍有注意的話, 今年的 CVPR 2018 中有著大量使用 ML/NN 的方法與論文, 對於 CV 演算理論上或許必須要樂觀才能走下去, 然而 CV/Image Processing 是否正走在 Audio/Speech 被 ML/NN 橫掃的歷史道路上? 每個相關工作者在這樣的階段, 或許都有著不等的矛盾與挫折.

沒有留言:

在 ARM 平台上使用 Function Multi-Versioning (FMV) - 以使用 Android NDK 為例

Function Multi-Versioning (FMV) 過往的 CPU 發展歷程中, x86 平台由於因應各種應用需求的提出, 而陸陸續續加入了不同的指令集, 此外也可能因為針對市場做等級區隔, 支援的數量與種類也不等. 在 Linux 平台上這些 CPU 資訊可以透過...