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作影像辨識靠LIB不是好事!
2017/09/26 11:28
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剛剛給自己的RD上了一課,很有金庸小說中張三丰教張無忌太極拳的味道!我其實是教她打掉我們習慣使用的一套非常有效的二值化程序,針對目前遇到的新問題重新設計一套很不一樣的程序,她這段時間已經很習慣在我建立的「基礎」上作研究,也就是我們有很軸心的幾個程序幾乎永遠不變,再針對不同的問題增減外圍或上下游的程序,這樣也作得不錯,多數問題都能解決。

但是工具用久了有時候會忘記,那些軸心程序當初也是假設某些狀況條件之下設計的!並不是不能改變,也不會永遠適用,這次就是碰到比較特殊的狀況,我建議將一個原本是二維的程序簡化成一維,但是門檻值的決策過程卻複雜化到要用上了頻譜分析!我建議的程序真的非常不像我之前的「作品」!當然我不是隨興耍帥,這是與RD詳細討論幾天,經過很多案例分析問題關鍵之後才想出來的!她聽完我的規劃意見,也同意新構想是比之前用的程序更合理更好,已經高高興興地開工去了!

相較來說,多數作影像辨識的年輕人會很喜歡有一堆LIB放在手邊,像是OpenCVMatlab之類的程式庫,好像自己有一個兵器房甚至軍火庫,可以兵來將擋水來土淹。我的心態與做法似乎完全相反!不僅完全不想用這些Lib,甚至提醒我的學生:這些東西,包括老師給你用的舊程式模組,看懂原理就好,隨時打掉重作都沒關係!即使不必改寫,自己記得原理每次要用時都重寫一次也會增加功力的!

面對影像辨識的研究,真正最有用的「武器」不是現成的程式模組,將事情「作對」才是難的部分,程式「開發得快」沒有意義!要作到精確作到對症下藥,對於問題的清晰掌握理解才是重點,工具是最後才會用到的選項,而且還會倒過來限制你的思緒,因為你只能開汽車就不會想到走路的解決問題方式,但有時候走路才能正確的解決問題。

如果我連LIB都建議不用,那麼我對於機器學習的態度就不言可喻了!那叫財大氣粗隔靴搔癢,叫一堆傭人辦事,事情辦好了沒?怎麼辦的?你根本不太知道,甚至也不想知道!這有甚麼好玩的?事實上也多半很難跟我的產品競爭效能。把物理學好,程式學好,把覺睡飽,保持清醒的頭腦才是最佳的影像辨識研究利器!Lib根本可有可無!

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