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YOLO項目復活!大神接過衣缽,YOLO之父隱退2月后,v4版正式發布

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好消息!在YOLO之父忽然宣布退出CV學術界2個月后,有人接過了他的大旗。

 本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

好消息!在YOLO之父忽然宣布退出CV學術界2個月后,有人接過了他的大旗。

另一位曾經參與YOLO項目維護的大神Alexey Bochkovskiy,在arXiv上提交了YOLO v4,而且這篇論文已經被拉入原來YOLO之父建立的項目主線。

YOLO項目復活!大神接過衣缽,YOLO之父隱退2月后,v4版正式發布

這也意味著YOLO v4獲得了認可,成為官方指定“繼承人”。

今年2月,YOLO之父Jeseph Redmon因“無法忽視工作帶來的負面影響”,突然宣布隱退,讓學術界唏噓不已。

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許多人擔心這個強大的目標檢測算法研究會因此偃旗息鼓。

然而學術界和開源社區的力量是強大的,YOLO v4開發者正是開發過Windows版和Linux版YOLO的Alexey Bochkovskiy。

這次的YOLO v4在性能上相比前代也有巨大提升,在保持和前代相同運行速度下,精確度大幅提高。

性能大幅提升

閑話少敘,一起來看實驗結果。

以下實驗結果均采用單個 1080Ti 或 2080Ti 進行訓練。

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在 COCO 數據集上,YOLOv4 達到了43.5% AP,65 FPS。將 AP 和 FPS 分別提高了10%12%。運行速度則是 EfficientNet 的 2 倍。

研究人員也將 YOLOv4 分別運行在 Maxwell、Pascal 和 Volta 等不同的GPU架構上。

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其速度(FPS)、精度(MS COCO AP50…95和AP50)均超過了其他目標檢測器。

作者總結道,YOLOv4 主要帶來了 3 點新貢獻:

提出了一種高效而強大的目標檢測模型。使用 1080Ti 或 2080Ti 就能訓練出超快、準確的目標檢測器。

在檢測器訓練過程中,驗證了最先進的 Bag-of-Freebies 和 Bag-of-Specials 方法對目標檢測器的影響。

改進了 SOTA 方法,使其更有效、更適合單 GPU 訓練。

戲劇性的YOLOv4

其實,YOLOv4的誕生,還是頗有戲劇性。

為什么這么說呢?

YOLO曾經一直是CV領域的大神Joseph Redmon的開發和維護。

今年2月份,AI學術界發生了一場大地震——Joseph Redmon在個人Twitter上宣布,將停止一切CV研究。

原因是自己的開源算法已經用在了軍事和隱私問題上,這對他的道德造成了巨大的考驗。

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YOLO可以說是計算機視覺領域最知名的目標檢測算法之一,也因為開源被業界廣泛采用。

Redmon單是憑借這個算法,就曾獲得過2016年CVPR群眾選擇獎(People’s Choice Award)、2017年CVPR最佳論文榮譽獎(Best Paper Honorable Mention)。

YOLO及其改進算法,在學術圈的影響也是非凡,被廣泛引用,Redmon三篇一作相關論文總引用量已經超過16000次。

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Jeseph Redmon于2019年畢業,原本外界以為他會在業界大展拳腳,但在不到一年的時間里,就突然宣布退出,不免令人感到震撼。

Fast.ai創始人Jeremy Howard就表達了自己的感受:“我之前從來沒見過這種事。”

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而就在大家以為YOLO要絕版的時候,突然殺出來個v4版本。

我是誰,我在哪里……

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不是說好的隱退嗎?

定睛一看,原來這次YOLOv4的作者陣容中,確實沒有Redmon。

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YOLOv4的一作是 Alexey Bochkovskiy,可能許多同學對這個名字已經很熟悉了。

但問題來了,這么直接沿用大神影響力如此之廣的杰作的名字,大神同意了嗎?

有個細節,或許可以做出解釋。

停更了2年之久YOLO GitHub官網,在幾個小時前正式更新了README文檔。

文檔的更新內容主要是指向了YOLO v4的論文和源代碼,

Alexey Bochkovskiy正是darknet另一個github版本的維護者,也就是YOLOv4的代碼庫。

這是否有可能意味著,YOLOv4得到了Joe Redmon的認可呢?

看來大神雖然已退隱江湖,但還是關心江湖的事啊。

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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