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YOLO项目复生!大神接过衣钵,YOLO之父隐退2月后,v4版正式发布,功能大幅提高

2020-04-29| 发布者: 台江生活网| 查看: 144| 评论: 3|来源:互联网

摘要: 原标题:YOLO项目复活!大神接过衣钵,YOLO之父隐退2月后,v4版正式发布,性能大幅提升来源:量子位关注前沿科...

原标题:YOLO项目复活!大神接过衣钵,YOLO之父隐退2月后,v4版正式发布,性能大幅提升 来源:量子位

关注前沿科技 量子位 边策 鱼羊 十三 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

股票开市好消息!在YOLO之父忽然宣布退出CV学术界2个月后,有人接过了他的大旗。

股票开市另一位曾经参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy,在arXiv上提交了YOLO v4,而且这篇论文已经被拉入原来YOLO之父建立的项目主线。

股票开市这也意味着YOLO v4获得了认可,成为官方指定“继承人”。

股票开市今年2月,YOLO之父Jeseph Redmon因“无法忽视工作带来的负面影响”,突然宣布隐退,让学术界唏嘘不已。

许多人担心这个强大的目标检测算法研究会因此偃旗息鼓。

股票开市然而学术界和开源社区的力量是强大的,YOLO v4开发者正是开发过Windows版和Linux版YOLO的Alexey Bochkovskiy。

这次的YOLO v4在性能上相比前代也有巨大提升,在保持和前代相同运行速度下,精确度大幅提高。

性能大幅提升

闲话少叙,一起来看实验结果。

以下实验结果均采用单个 1080Ti 或 2080Ti 进行训练。

股票开市在 COCO 数据集上,YOLOv4 达到了43.5% AP,65 FPS。将 AP 和 FPS 分别提高了10%和12%。运行速度则是 EfficientNet 的 2 倍。

研究人员也将 YOLOv4 分别运行在 Maxwell、Pascal 和 Volta 等不同的GPU架构上。

其速度(FPS)、精度(MS COCO AP50…95和AP50)均超过了其他目标检测器。

作者总结道,YOLOv4 主要带来了 3 点新贡献:

提出了一种高效而强大的目标检测模型。使用 1080Ti 或 2080Ti 就能训练出超快、准确的目标检测器。

在检测器训练过程中,验证了最先进的 Bag-of-Freebies 和 Bag-of-Specials 方法对目标检测器的影响。

改进了 SOTA 方法,使其更有效、更适合单 GPU 训练。

戏剧性的YOLOv4

其实,YOLOv4的诞生,还是颇有戏剧性。

为什么这么说呢?

YOLO曾经一直是CV领域的大神Joseph Redmon的开发和维护。

股票开市今年2月份,AI学术界发生了一场大地震——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了军事和隐私问题上,这对他的道德造成了巨大的考验。

YOLO可以说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。

Redmon单是凭借这个算法,就曾获得过2016年CVPR群众选择奖(People’s Choice Award)、2017年CVPR最佳论文荣誉奖(Best Paper Honorable Mention)。

股票开市YOLO及其改进算法,在学术圈的影响也是非凡,被广泛引用,Redmon三篇一作相关论文总引用量已经超过16000次。

Jeseph Redmon于2019年毕业,原本外界以为他会在业界大展拳脚,但在不到一年的时间里,就突然宣布退出,不免令人感到震撼。

股票开市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。”

股票开市而就在大家以为YOLO要绝版的时候,突然杀出来个v4版本。

我是谁,我在哪里……

不是说好的隐退吗?

定睛一看,原来这次YOLOv4的作者阵容中,确实没有Redmon。

股票开市YOLOv4的一作是 Alexey Bochkovskiy,可能许多同学对这个名字已经很熟悉了。

但问题来了,这么直接沿用大神影响力如此之广的杰作的名字,大神同意了吗?

股票开市有个细节,或许可以做出解释。

停更了2年之久YOLO GitHub官网,在几个小时前正式更新了README文档。

文档的更新内容主要是指向了YOLO v4的论文和源代码,

Alexey Bochkovskiy正是darknet另一个github版本的维护者,也就是YOLOv4的代码库。

这是否有可能意味着,YOLOv4得到了Joe Redmon的认可呢?

股票开市看来大神虽然已退隐江湖,但还是关心江湖的事啊。

传送门:

论文地址:

股票开市https://arxiv.org/abs/2004.10934

GitHub地址:

https://github.com/AlexeyAB/darknet

参考链接:

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