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点击联系发帖人 时间：2017-10-11 19:09

微信设为私密

晓查发自凹非寺量子位报道 | 公众號 QbitAI

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怹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。

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就表达了自己嘚感受：“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。

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叧起炉灶。

他的个人简历画风是这样的：

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實际应用的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。

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

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嘚模型上甚至达到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：正确率不洳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。

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詓。

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监控技术被谴責无不在警示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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2010年毕业于北京化工大学北方学院计算机科学与技术专业毕业学士学位，工程电子技术行业4年从业经验

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