Contents ...
udn網路城邦
OpenCV與深度學習真的是主流,我是來亂的?
2018/08/26 09:26
瀏覽2,563
迴響0
推薦12
引用0

昨天參加的【科技改變看得見】生活中的影像辨識交流論壇中,五名講者除了我之外,每一位都有講到而且在他們的專案或產品中用到OpenCV與深度學習的技術,尤其第一位歐尼克斯實境互動工作室的許哲豪博士更是很有系統地介紹了這兩種熱門技術的簡史與目前被各界實用的狀況,感覺上他的角色比較像教授,我則是來亂的!

我第二個登場,一開始就有點戲謔的說:「如果我之前先聽過許博士的演講,大概就不敢作影像辨識了!」因為聽起來好像必須先學習好多東西,才能開始有效的做好影像辨識的樣子?被嚇到腿軟不敢玩了!但我接著就說:「我其實完全沒用過OpenCV與深度學習,只是努力將自己的想法用基礎的物理數學加上VB程式去實現,居然也行?所以大家不妨先試試看用自己的方法做做看!未必一定不行,我就是實例。」算是鼓勵大家不要被嚇到,另闢蹊徑也是有可能的!

聽了許博士的演講,也跟許博士會前就聊了很多,知道他也是從傳統的影像辨識技術做起,根基紮實不是只會用套裝工具的人,他也很認同我可以專注於基礎演算法,能夠「忍住誘惑」不用非常方便的這兩種主流技術。其實我不是這麼有堅持,只是真的不想花很多時間學會這些新技術再開始玩影像辨識,也不想像其他使用者一樣,即使不懂底層演算法的細節也那麼敢用?我龜毛嘛!

我也是很懂事知趣的人,因為這個場合既然大家都真的用了深度學習,也都得到他們想要的效果,我的投影片最後有點批判機器學習的內容就跳過不講了!平心而論,我不是說機器學習、深度學習與OpenCV是不好的東西,而是我認為如果因為可以收到速效就不再重視基礎演算法的研究,連學界專家們都開始隔靴搔癢,我認為是會拖慢影像辨識技術研發進程的!

或許對於初學者來說,應該想清楚自己到底想要的是甚麼?是「應用」影像辨識技術完成一些工作?還是「研究」影像辨識技術,真的理解問題,想出新的演算法?如果是後者你就不能只偏重學習OpenCV與深度學習,它們畢竟只是工具,不是真的讓你接觸到影像辨識問題的核心與解決方式的東西,OpenCV與深度學習最終一定可以吸納基礎演算法的成果,但是他們本身無法取代關鍵演算法的價值與作用。

有誰推薦more
全站分類:心情隨筆 工作職場
自訂分類:教育學習

限會員,要發表迴響,請先登入