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YOLO之父退出CV界表达抗议,拒绝AI算法用于军事和隐私窥探

2020-2-24 10:26| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 56617| 评论: 0|来自: 量子位

摘要: 今天,AI学术界发生了一场大地震。YOLO算法作者Joseph Redmon在个人Twitter上宣布,将停止一切CV研究,原因是自己的开源算法已经用在军事和隐私问题上。这对他的道德造成了巨大的考验。YOLO是计算机视觉领域最知名的 ...
今天,AI学术界发生了一场大地震。

YOLO算法作者Joseph Redmon在个人Twitter上宣布,将停止一切CV研究,原因是自己的开源算法已经用在军事和隐私问题上。这对他的道德造成了巨大的考验。


YOLO是计算机视觉领域最知名的目标检测算法之一,也因为开源被业界广泛采用。

作者Joseph Redmon曾凭借该算法获得过2016年CVPR群众选择奖(People’s Choice Award)、2017年CVPR较佳论文荣誉奖(Best Paper Honorable Mention)。

YOLO及其改进算法在学术圈被广泛引用,Redmon三篇一作相关论文总引用量已经超过1万。

这样一位极具影响力的学者突然宣布退出,不免令学术界感到震撼。

Fast.ai创始人Jeremy Howard就表达了自己的感受:“我之前从来没见过这种事。”


一位法国科技公司的CTO表示,对Redmon的信念表示敬意。

Redmon过去张扬的个性可能为他今天的决定埋下了伏笔。


关于YOLO之父
Jeseph Redmon毕业于美国米德尔伯里学院计算机科学专业,辅修数学。2013年进入华盛顿大学计算机专业攻读硕士学位,继而攻读博士学位,直到2019年。

在此期间,他和导师Ali Farhadi共同提出并改进了YOLO算法。

他的主要研究范围是目标检测、图像分类和模型压缩。Redmon宣布退出CV领域研究,基本上等于将来要另起炉灶。

他的个人简历画风是这样的:

Joseph Redmon过去的实习经历也金光闪闪。

他曾在谷歌大脑实习,研究实时机器人抓握检测。之后进入AI2(也就是后来的XNOR.ai)实习,提出了二元逼近卷积神经网络XNOR-Net,该算法能够减少在移动设备上进行图像分类所需的计算量。

Redmon在2018年获得Google博士奖学金,因为他更好、更快速地发展了用于实际应用的CV工具,而被授予“机器感知、语音技术和计算机视觉”类别的奖学金。

Redmon本人还登上过TED讲台,介绍快速识别物体的CV算法。

快速的YOLO算法
YOLO全称是You Only Look Once(你只需看一次),从名称上也能看出这种算法速度快的优势,因此在许多边缘设备上,YOLO算法的使用十分广泛。


与另一种著名的目标检测算法Fast R-CNN不同的是,YOLO采用“一步”的策略,同时生成目标物体的类别和位置。

YOLO算法相比Fast R-CNN具有两大优势:
1、速度快:每秒45帧的检测速率,可用在实时视频检测中,在更小的模型上甚至达到155帧;

2、通用性好:在真实图像数据上训练的网络,可以用在虚构的绘画作品上。

但是YOLO也存在着一定的局限性:正确率不如Fast R-CNN,每个方格中只能检测一个物体,对于边缘不规则的物体,将会影响到周围物体的识别。

作者Redmon后来又在原始的YOLO技术上,发展出了YOLO9000、YOLOv3等算法,扩展了检测物体的种类、提高了模型的准确率。

今后还能用YOLO吗
Redmon突然的决定是否会影响今后YOLO的使用。关于这一点,暂时不必担心。

作者只是宣布推出CV研究,个人GitHub页上的开源项目都没有关闭。即使作者今后不再维护,考虑到YOLO巨大的影响力,开源社区的其他开发者今后也一定会继续维护下去。

Redmon本人为YOLO算法申请专利的可能性也不大,因为Redmon只是以此态度来表达对AI技术应用范围的不满,申请专利并不能阻止军事和不道德的商业用途。

AI发展到今日,道德问题越来越明显。

旧金山通过法律禁止警察在执法过程中使用人脸识别技术,旷视因为在课堂上使用AI监控技术被谴责,无不在警示AI别越界。

YOLO之父的退出是学术界对AI道德问题的又一记警钟。

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