安妮 編譯整理
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

今天有三件事挺有意思。

一是以“快到沒朋友”著稱的流行目標檢測模型YOLO推出全新v3版，新版本又雙叒叕提升了精度和速度。在實現相近效能時，YOLOv3比SSD速度提高3倍，比RetinaNet速度提高近4倍。

二是有細心網友發現，模型一作在arXiv上釋出研究論文時，腦回路清奇地將自己這篇論文自引自用了一下。

三是……在小哥自引自用後沒多久，arXiv官方賬號宣佈伺服器由於不明原因掛掉了……

更快更強

先說更新這件正經事~

通過調整YOLO模型中的一些細節，v3模型增大了一些準確率也有所提升，速度依舊非常快。客官不妨先看一下介紹視訊——

對於320x320的影像，YOLOv3的檢測速度可達22ms，mAP值可達28.2，與SSD的準確率相當但速度快3倍。

當用舊版.5 IOU mAP檢測指標時，YOLOv3在英偉達TitanX顯示卡上51ms達到57.9AP₅₀的效能。相比之下，RetinaNet則用198ms達到57.5AP₅₀的效能，兩者效能相近但速度相差近4倍。

△ 在實現相同準確度情況下，YOLOv3速度明顯優於其他檢測方法（單一變數實驗）

△ 在COCO資料集上不同模型的執行情況對比

作者，和他的少女心

YOLOv3出自華盛頓大學的Joseph Redmon和Ali Farhadi之手。

Ali Farhadi是華盛頓大學的副教授，一作Joseph Redmon是他的博士生，曾在IBM實習，其實還當過電臺DJ。Redmon是一個少女心有點爆棚的程式設計師，這裡有一份他的簡歷，可以自行感受下。

處於不知名的原因，小哥有一些“小馬情結”，可以再次感受下個人網站的畫風——

“論文就該實在點”

如果單單是YOLOv3釋出新版本，可能在Reddit上還達不到熱度200的水平。有意思在，論文從頭到尾都透露著“不太正經”的氣息，比如作者自引自用論文，比如這個Introduction的開頭——

自己今年沒怎麼做研究，花了很多時間在Twitter上，搗鼓了一下GAN。

沒錯，這真的是一篇arXiv上的論文。Redmon還在論文中寫了寫自己嘗試但失敗了的方法。結尾，也不忘調侃一下熱點。

“還有一個更好地問題：‘我們如何使用檢測器？’Facebook和Google的很多研究員也在做相關研究啊。我認為，我們至少能知道技術被應用在了有利的方面，並且不會被惡意利用並將它們賣給…等一下，你說這就是它的用途？？Oh！”

Reddit上網友的稱讚每篇論文都應該這樣實在，小哥在Reddit已收穫大批粉絲……

相關資料

對了，對論文有疑問還是不要去@作者了，反正對方也不會回，論文中都說了~

你可以選擇冒險再回看研讀一下論文和程式碼。

論文下載地址：

https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

專案地址：

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

相關程式碼：

https://github.com/pjreddie/darknet

不過你得小心。

畢竟……YOLO模型的全稱可是You Only Look Once（只能看一眼），再看可能會被吃掉！

— 完 —

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