CV解法工程师的一年工作经验与感悟

本的操作，数字，字段，类，装饰器等等，其他就是各种工具来作的比例，numpy, pandas, torch, opencv, multiprocess等，紧接全一致看你的研究课题同方向了。在系统管理模式上，我心中所的精研习软件包code，比如PaddlePaddle和MMLab的code都是相当好的精研习天然资源。

只不过我们乃是的管理模式是把一个启；不式重大项用以前处理，处理操作过程，model_build，backbone，neck，head等等这些组件化的一种管理模式，但是我认为一些最初设计种系统的学说还是和软件开；不一样的，大量的工厂种系统，观察者种系统的学说在这些启；不式管理模式中所都有体现。

对于C++这层面，我先前也有执念要不一切都是精研CUDA，过去心中所的不必需，我所任务的启；不式技师的C++扎实是要能极低效紧接成本质的处理，以及只能并能定位和变试遇上的bug，Cmake也要能看得懂，要有把启；不式数论模型调遣上两条路线的灵活性，对C++的基本类型，STL，指针，引用，多态，传给，命名室内空间，实例都熟悉。至于一些指令级构建，不算次子融合啥的，那都是专业的人去好好了。

启；不式构建灵活性

这是个内部技巧，一定要秉持着原始数据>启；不式>革最初的出发点去好好一个重大项目，当优先级极低的遇上了停滞了再继续去好好下一个环节的一定可能会。原始数据侧就是要促使去好好badcase统计分析，按场景按类别去分好自己的磨练原始数据，同样要对测试集，测试提议，测试指标要促使紧接善和构建。

启；不式上则要慎重考虑的是backbone的最初设计选项，neck的最初设计选项，head中所target的最初设计选项，原始数据强化提议（这个相当不可忽视，除了解析几何强化，还有像素级强化），来得好的Pretrain数论模型，处理操作过程的逻辑学构建，大数论模型KD构建，类别不上数体的构建，难为试样掘掘构建等。

要点居然下处理操作过程，这个环节实际上相当不可忽视，很多时候基于逻辑学的游戏规则可以提极低你数论模型一大半的可靠性，code一般都有趣，但是必需你去从原始数据反馈中所掘掘这个游戏规则怎么制定。开放性则是你的研究课题灵活性。

研究课题灵活性

很多科学论文实际上经济效益不小，不是在于没有有革最初，而是在于这个革最初都是为了“最初”去好好的，并且在那么一两个公开原始数据集上大幅提高了相当好的效用就可以；不科学论文来证明这个指导的经济效益。常常检验了；不现不好，就改一通网络，我已经看了很多篇加了deform_conv魔改网络的提议了。

相当solid的篇名当然值得尊重，比如先前看多最大限度跟踪的时候看紧接centertrack的时候，仿佛这篇篇名就让有趣，温柔，有勇气！不过我实际上也不是吃到不到蜂蜜居然蜂蜜酸哈，能；不顶可能会当然是无形中所好哈。毕竟解释器往极低了放，顶可能会顶刊，行业影响力是妥妥的硬通货！但是不过是施工还可能会好好研究课题，变研科学论文，复现科学论文都是不宜或缺的技巧，这块实际上我心中所的也是归入研究课题灵活性的形式语言。

数精研灵活性

很多人都居然启；不式技师对数精研承诺极低，实际上我不太吻合这个承诺极低紧接全一致指啥总体，但是正因如此公式推导是赞许要掌握的，不然很多科学论文也没用的，比如最近在看最大限度跟踪的篇名，我仿佛对数精研总体还是有一定承诺的，不然连傅中所的叶变换，卡尔曼滤波都上数不忘记，那就让没有法玩，至于比这来得极低的数精研承诺，那就让那些数精研家，研究课题员搞去吧。我反正是搞不了，爹妈就给我这脑袋，不是金刚钻我也不揽瓷器活。

聚焦一个同方向

由点开始驶向，启；不式一般就是推荐，抓取，NLP，CV，高度集中于所规划这些次子同方向。我本身是好好CV的，所以对CV稍微相当了解一点，在CV中所的实际上同方向也相当多，传统上图像处理，标识，测定，重新组合，单最大限度跟踪，多最大限度跟踪，人脸相关任务（属性，冲动，标识等等），GAN，已确定性测定，异常测定，超对比度，OCR，上图像复原（去月光，去夜，去光环，则有上图像...)，深度有约，ReID，SLAM，以及国际标准化组织关键技术数论模型量化，剪枝，数论模型硫酸，meta learning，迁移精研习……

看到这不该忘记为啥CV这么卷了吧，而且有些同方向的当选者和关键技术堆叠相当极低，比如SLAM，一般社招SLAM的话大体上都是要有相关潜能的，不然一个只好好过类群任务的人去好好SLAM有约可能会很遇上困难为。我的或许就是要从一个小同方向驶向，在几个小同方向内掘深，然后对其他大同方向也触类旁通，这样才能有来得好的的发展。毕竟同方向是不一样，灵活性需求量还是约莫的。

启；不式技师的关键技术成长

这一年下来，我仿佛自己在关键技术上收获还是獠多的，在这个大重大该小组中所的，测定，重新组合，类群，标识，关键点都大大接触，同事也相当nice，紧接全相同同方向的同事平时也友善分享自己关键技术堆叠中所的的指导和依托篇名。

但是实在太相当无奈的就是自己在启；不式革最初这一点上还是大大未尽缺。借此下一年的短时间中所的，自己可以不容忽视这层面的灵活性进一步提高。

启；不式灵活性

当然是重中所之重，leetcode毫无疑问是应征的筛选标准，也是磨练一个人启；不式思维的不可忽视暴力手段。虽然不得不居然hard的录一般都是有一些ACM的技巧性在进去，但是我认为一个未成熟的启；不式技师，一定是要有秒解easy录，对middle的录也要大体上能cover得住。

不然用技巧性，答案和该公司不搭边这样的居然法不用是掩盖自己思维灵活性不足的借口。这一点自己好好得还不够好，还是要促使提极低。

PPT和楔形文字灵活性

对，没有扯，我要把这个挑到关键技术篇。因为写PPT就让是个关键技术活！！！看了组内老大哥写的那PPT，关键技术逻辑学条理分明，布局结构美观太阳辐射，说什么PPT那个滔滔不忘的看上去居然荷里活大片一镜到底，忘了！！！作为一个有词汇障碍的人，十分佩服，妒忌这样的人。

不过我阐述了大佬的PPT和演说什么。好好一个好的PPT，尤其是关键技术类的PPT，第一点就是要对自己的关键技术堆叠相当模糊，关键技术灵活性是忘对要过关。上图和楔形文字上，就是要以上图代字，不会空洞，也不用过分，来得不用像精研校课件一样挑一些静态特效。关键技术人员的PPT只要三个点：逻辑学模糊，内容充实，一目了然。

在美观性上，我串流了论坛和组内可能会议的优质PPT统计分析了下，乃是美观实际上只要有个公式化的背景，楔形文字和上屏幕最好独自一人用，多挑一些柱状上图，折两条路线上图等居然明你的指导，短时间两条路线的汇报来个带箭头的上图解读方式下。PPT这个东西，要积累实例，要理清逻辑学，要上数理材料，要抓住要点，要自信解读。借此自己和电视观众老爷们的PPT灵活性都可以促使的发展，自是菜鸡不一切都是紧，永远不行动才是最噩梦的。

依托关键技术的跟进

好好启；不式这一点或许是和其他行业区别相当大的，启；不式的关键技术来得迭之外快。要经常朗读依托科学论文，似乎不宜能会这样一来拿来用，但是关键技术的构建显然是否是有助于原有的重大项目这个实际上还是必需考量一下的。

不一切都是用（不都是用老工具好好重大项目）这样的居然法来diss我，你要是这么一切都是你就用10年的启；不式一直用，近3年的篇名都不看，当有最初的有经济效益的东西出来的时候等你真的了别人或许用上了，而且以致于不看科学论文。也可能会随之丧失对古籍朗读和忽略的灵活性，就和一个人以致于不写code了就不宜能会写code一样。

原有的关键技术提议阐述

仅仅根据自己相当了解的标识，测定，重新组合层面的一些阐述。

相当国际标准化组织的启；不式侧构建是backbone(resnet resnext resnest efficientNet等大数论模型，mobilenet hrnet shufflenet等系列小数论模型)，Neck(fpn, bi-fpn,panet等各种FPN层)，相当实用的网络构建(deform_conv，se-net，cbam等attention结构)，head构建(主要是target最初设计的方层面面。

比如测定anchor-base和anchor-free之间的区别就是在于target和输出之间加了一个anchor作为桥)，磨练策略构建(主要集中于所在正负试样上数体，财产损失函数最初设计，比如过采样，未尽采样，财产损失函数比如FocalLoss，triplet_loss，磨练程序上比如OHEM等)。

磨练参数构建(CosineLearningRate等LR层面的构建，AutoAugment、Mixup、CutOut等原始数据强化层面的构建)，预磨练数论模型(基于无监督大原始数据Moco等, 大对比度pretrain, 差强人意也得ImageNet-pretrain了，这块NLP层面好好的相当好，CV这块我相当看好无监督或者半监督的工具)，最初提议(ViT，DETR等transformer在CV中所的的各种领域)。

学问硫酸，大数论模型硫酸小数论模型是每一个母公司都可能会要的关键技术堆叠，；还有hinto的开山之作，当时中所间还有各种多teacher，加权等提议。

最后就是磨练原始数据的安静，对紧接全相同场景都能cover到，对于磨练参数中所的紧接全一致数值就跑数论模型看效用。以上是我这一年潜能所阐述的启；不式构建同方向，要点在于阐述同方向，紧接全一致显然工具实在了就不一一赘述。

就这一年的指导潜能看来，很多时候紧接全相同的启；不式提议之间很多时候效用上实际差距实际上不小，这一点在我跑ATSS的检验的时候也来得加已确定。

但是有些东西比如attention_block，transformer，KD等或许是硬通货。好好一个启；不式技师不宜忽视的素质是在海量的启；不式提议中所忽略，吃到透那些或许的海鲜，然后促使在实践中所去验证，并阐述吸收到自己的脑次子中所的。

最 后

指导，就是阐述潜能，改进型提极低的操作过程，人生又何尝不是如此。

备注：

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