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第50章 You Only Look Once: YOLO（第2页）

自己计划明年初去硅谷，想搭上华国官方的线，还是需要借力白度这样的大型互联网公司。

此时的白度不像十年后已经显出很大的颓势，目前白度和企鹅阿狸位列三甲，还是具有很大价值的。

李彦弘所考虑的同样是这点，他对华国官方的了解也远比孟繁岐更深，对其中潜在的机会十分渴望。

既然想要拿下这个方向，疑人不用，用人不疑，李彦弘这点魄力还是有的。

当然了，最主要的还是现在合同都没签呢。

“说白了，你们也没什么可担忧的，我们验收结果通过才会签订合同呢，到时候也是你们自己去审阅代码，复现结果。信不过别人你们还信不过自己吗？”

李彦弘很快调整好了自己的心态，“我们直接持有这样质疑的态度，是非常不可取的。一会人来了之后，我们还是要调整一下，注意方式方法。”

另一边，对这边内幕一无所知的孟繁岐，正准备前往白度的燕京总部。

作为重生人士的他，终究还是高估了现有的检测技术。

第一个真正意义上将深度学习技术应用到目标检测上的，应当是这个月刚刚提出来的R-CNN，也就是区域检测神经网络。

在传统算法mAP值止步于30-40，不再继续提升的情况下，R-CNN基于神经网络，一举突破了60的mAP值。

它的R指得便是区域，检测任务说白了，就是指出物体在图片中的位置/区域。

而即便在14-15年，R-CNN系列作为领先的高性能算法，他的推理时间也是奇慢无比的。

采用14年牛津大学的VGG网络作为结构的骨干，需要整整几十秒才能处理一张图像。也就没有了任何实时的可能，只做学术研究之用，难以投入业界。

即便是一两年后，屡次更新，升级迭代的快速版本Fast R-CNN系列，也只有0.5和个位数的FPS。

而孟繁岐给出的算法：YOLO。即便在448 x 448大小的图像上，速度也超过了80FPS。

如果采用最小的模型版本进行推理，速度甚至可以达到惊人的200帧。

多少人直到十年后，玩游戏的时候显示器都显示不了100帧？

原本的初版YOLO技术其实在精确程度上还有所不足，毕竟，作为专注于速度的检测技术，在性能上有所牺牲也是在所难免。