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筆者最近認識的朋友萬力博士（主頁：https://www.cs.nyu.edu/~wanli/），2009到2015年在紐約大學攻讀博士，研究方向神經網絡在視覺方面的應用，目前在Google語音組工作。在”機器。算法。人”群里面做了一次精彩分享，這次是他博士研究學習到的東西。題目是Joint Training of Neural Network and Structured Model. 給大家做個總結，確實專業術語比較艱深，不明覺厲的同學收藏吧。
什么是computer vision和vision難在什么地方。博士后期主要是就是做檢測：也就是給一個圖片。我們要給出什么物體出現在圖中，并且給出一個框框來框出物體。這個主要的難度就在于，不知道什么物體（object of interst） 出現（也可以什么物體都沒有），和它們都在哪里。
舉個例子來說，在1000-class classification 里面，你隨便猜測一個標簽。猜到的幾率是1e-3。但是你在檢測，你隨便畫一個框框，然后說這個是某個物體，你猜對的幾率是《1e-6
我認為的理想的模型是一個混合模型：就是神經網絡模型＋帶結構化的模型
這樣的話人類知識就可以放進神經網絡。這個混合模型的訓練套路也是很簡單： 1）初始化神經網絡 2） 用神經網絡的feature來訓練后面的模型 3）把后面結構話的模型變為神經網絡的layer 4）混合到一起訓練。
什么是computer vision和vision難在什么地方。博士后期主要是就是做檢測：也就是給一個圖片。我們要給出什么物體出現在圖中，并且給出一個框框來框出物體。這個主要的難度就在于，不知道什么物體（object of interst） 出現（也可以什么物體都沒有），和它們都在哪里。
舉個例子來說，在1000-class classification 里面，你隨便猜測一個標簽。猜到的幾率是1e-3。但是你在檢測，你隨便畫一個框框，然后說這個是某個物體，你猜對的幾率是《1e-6
我認為的理想的模型是一個混合模型：就是神經網絡模型＋帶結構化的模型
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