第98章 多目標算法思路_重生之AI教父_思兔 
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第98章 多目標算法思路(1 / 1)

孟繁岐和王愷這段時間溝通頗多,已經挺熟了。

不過看到這句話,孟繁岐還是覺得相當無厘頭“你一個一米八幾的肌肉壯漢,我帶你走什麼啊?是我帶你走還是你扛著我走啊?”

“兄弟又被安排來找你了呀。”王愷一邊說著,給孟繁岐發了一張機場的照片“剛到機場,晚上的飛機去尚海。”

“啥情況啊?”

“這不是領導不放心嗎,不敢使喚你往燕京來,隻能派小弟我往尚海去。”王愷也是身不由己,雖說剛剛立了功勞,但總覺得這工作做得沒什麼提升。

“領導說,要讓我在你身邊吃透這部分代碼,到時候回去跟大家講解。”

“還是跟上回一樣的活唄。”孟繁岐了然,自己畢竟不是白度的人,李彥弘急著拿政府項目,肯定還是需要派人跟自己交接代碼。

單看最後那一下,估計是不放心。因此派了此前和自己一直溝通的王愷來跟著自己,抓緊一分一秒,把孟繁岐新開發的這部分內容徹底掌握。

“行吧,這也沒什麼,明天我們在合川路附近那個白度的分部見。”

“沒問題,哥。”王愷答應得很爽快“哥你要是以後有用人的時候,一定要想起我,不管什麼時間,什麼地點,兄弟肯定跟你乾了。”

“你這個帶我走,搞了半天是這個意思?”孟繁岐這才回過味來。

“那肯定啊,打工肯定是沒什麼大前途的嘛,安安穩穩領點死工資,一輩子攢不下多少錢來。”王愷也不藏著掖著,直接說出了自己最真實的想法。

“我也不記得是哪裡看到的話了,說人這一輩子每天都能至少碰到一個改變自己一生命運的機會,隻是自己絕大部分時候都完全不知道。”

“改變自己一生也得看怎麼改啊,出門被泥頭車創飛了也是改變自己一生。”孟繁岐倒是聽過另一個版本“我聽過的版本是,一個人在矽穀一輩子一定會碰到一個一夜暴富的機會,俗稱五個一。”

“我覺得你就是我的機會,哥,以後要真創業,一定叫上我。小弟絕對儘職儘責當牛做馬,鞠躬儘瘁死而後已。”經曆了這兩次孟繁岐的技術衝擊,王愷已經徹底折服於他的技術實力之下。

很多時候算法不是能不能寫出來的問題,而是能不能想得到。

過去幾天內,白度ai研究院召回了一批在外奔波的技術人員,希望逐漸將重心轉移回來。但忙忙碌碌快一周,在多目標檢測追蹤方麵完全沒有任何有意義的進展。

雖然最近白度ai的事業方麵欣欣向榮,一片大好的局勢,可不少內部的ai技術人員其實都頗有微詞。

yolo算法很強,但根本不是白度自主研發的,隻是借了孟繁岐的力量做了一個大的落地項目。

短期內確實是突飛猛進,若是長期去看,卻不是什麼好事,真正技術上的積累還不夠。

尤其一下子來了太多項目和客戶,研究人員被極大地分散了精力,不少人私下裡都在抱怨自己在做職責外的事情。

政府方麵的新需求就是一個很好的例子,缺乏時間去沉澱技術的白度一時之間根本是一籌莫展,還是得轉過頭去找孟繁岐做這個需求。

王愷覺得,與其這樣反複去找孟繁岐,還不如自己乾脆去跟他乾算了。

以他對孟繁岐技術實力的觀感,創業賺大錢隻是賺多少的問題,根本不存在失敗的可能。

聽完王愷這一係列的內情,孟繁岐其實相當能夠理解,管理層很多時候的想法和決策,確實對底層員工不大友好。

因為他們沒有,也不可能真的從底層員工的視角去考慮問題,說白了打工仔的想法彆人壓根就不在乎。

“短期內確實沒有創業的想法,可能兩年後會有計劃。”孟繁岐單憑技術分成入股的形式就足以賺夠足額的財富了,再輔之一些投資,這樣會遠比創業輕鬆很多。

如果真的要自己出來辦公司的話,孟繁岐目前隻有一個計劃,那就是在兩年後,15年底的時候和伊利亞出走穀歌,一起辦openai。

不過即便這件事情他也沒有想好,因為在規劃當中,15年前孟繁岐會把chatgpt需要的核心技術比如注意力機製和生成式預訓練transforr都發表出來。

到時候說不定單純技術和資本入股openai就好,做個技術顧問,沒必要非得自己下場創業打工。

“到時候再說吧,我如果有什麼動作,不會藏著掖著的,你到時候看到了記得聯係我。”

有人這麼早就認定了自己,孟繁岐也願意讓他加入團隊,畢竟也是白度做ai的工程師,水平上沒什麼問題。

隻是自己短期實在沒這個需求,即便有,也不大好意思把李總派來對接的人直接挖走。

結束了簡短的通話,孟繁岐開始檢索匈牙利算法和庫恩曼克爾斯k算法,這兩者其實都是老方法了。

比如匈牙利算法,就提出於1955年,是一種在多項式時間內求解分配問題的組合優化算法。

rt多目標追蹤辦法也隻是利用這兩者,以及孟繁岐提出的yolo,並不需要對這三者本身有很多的改變。

yolo算法作為特征提取器,用來提取所有的車輛部分。

匈牙利或者k算法,對相鄰幀之間的若乾目標進行最大匹配,卡爾曼濾波則根據目標軌跡的預測對結果進行一些修正。

尤其政府的場景當中,車輛的運動軌跡比較規則單一,這個方法的效果會相當優秀而穩定。

並且,在相鄰幀中,孟繁岐還引入了iou距離,也就是兩個檢測框之間交集的麵積,用它作為二分圖匹配的權重。

同時也能夠根據幀之間的距離計算車速,並根據車速範圍合理設計相關參數的閾值,可以說是一舉兩得了。

在這個基礎之上,還有改進版的deeprt,這個方法是從行人的識彆中獲取的靈感,通過對比兩個隱藏層參數向量的距離來判斷兩者是否是同一個人。

不過孟繁岐並不準備那麼周到,實現那麼多,達成了基本需求就足夠了。這部分繼續改進的內容,他隻打算寫下一個思路在這裡給白度。

時間還是用在穀歌上麵比較劃算。

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