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[討論] 如何評價新出的Yolo v4.?

看板DataScience作者 (中立評論員)時間4年前 (2020/04/30 07:36), 編輯推噓9(9推 0噓 22→)
留言31則, 8人參與, 4年前最新討論串1/2 (看更多)
YOLO原作者之前宣佈退出CV界，近日arxiv上有了一篇名為Yolo v4的文章，看起來是集大成 者，用了不少tricks，歡迎大家評價一下，說說自己的看法。論文：YOLOv4: Optimal Spee d and Accuracy of Object Detection 作者群中有台灣人，感覺台灣的關注度沒有很高，對岸真正有討論的似乎也僅有知乎一篇的 （以網路的公開資料） -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.10.84.38 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1588203381.A.7C9.html
推
04/30 11:46, 4年前 , 1F
不覺得是v4
04/30 11:46, 1F
推
04/30 16:05, 4年前 , 2F
過譽
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04/30 23:22, 4年前 , 3F
學生測過，要說比v3好在哪裡？說不出來
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推
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沒有像當初yolo出來那麼震撼，yolo前主流是two-stage，y
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olo出世是打破框架，到v3是成熟之作，v4我看到就是掛一
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堆turbo，沒有太大驚艷之處，也說不上來有特別好，就是
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感覺整個模型變重了。
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05/01 02:03, 4年前 , 8F
trick全上 幫你試一遍坑 算良心之作了吧
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推
05/01 13:24, 4年前 , 9F
良心呀 這個苦幹實幹的工作
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推
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我個人的理解拉 每個tricks都有對應的意義，而施加了
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那些trick並且有效，代表yolo的機制趨於完善，這比較
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像我們對於他的本源更加清楚怎麼不重要
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推
05/01 21:44, 4年前 , 13F
trick上一上分數/FPS變高在應用上就夠有價值惹
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推
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yolo系列一直都還算簡潔 這篇是很好的工程論文 幾乎
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是良心之作 但就是超人vs鋼鐵人的感覺 而這些trick如
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果拿到其他模型上也提升如此幅度之類的 那novel部分
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有待商榷 因此也不覺得是v4 尤其有些trick之前我個人
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就有用過了
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另外 這標題也太知乎了吧XD
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05/02 10:09, 4年前 , 20F
雖然一般來說都是比較缺工程論文而不是科學論文 但覺
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05/02 10:09, 4年前 , 21F
得用yolo這名字就有種要繼承他簡潔美學的感覺
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05/02 14:41, 4年前 , 22F
改叫yolo complex比較合適www
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推
05/03 15:26, 4年前 , 23F
我個人認為稱3.5可能比較適合，就像上面說的我也不認為
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這些trick在實際業務上表現真的像論文一致。很多公司在
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之前也是有做過類似的trick，只是很零散，就實際面來說
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，作者倒是整合跟提供不同trick的思路，讓後人有一個參
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考依據，依舊是很有工程價值。只是就像我之前說的就yolo
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05/03 15:26, 4年前 , 28F
前幾版來說就有點笨重了，違反了原yolo作者簡潔的思路，
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05/03 15:26, 4年前 , 29F
我想企業實際落地依舊來是會拿v3魔改，最後用v4作為參
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05/03 15:26, 4年前 , 30F
考點。
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推
05/09 15:50, 4年前 , 31F
記得他問過原作者能不能繼承名字 作者說ok 就上吧XD
05/09 15:50, 31F
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