“只希望我们都要好好睡觉、该充电的时候好好充电、明白自己的一天是如何构成的，然后可以踏实地入睡～ Be water，my friends！（一直在追求生活的绵柔感” 很喜欢这句话诶

十佳歌手好耶

好听又好玩！

看到一段话觉得很贴切hhh

"有一句很有意思的话是：“打败百年尼康的，不一定是佳能，也可能是2000万柔光自拍，打败康师傅的不一定是统一，也可能是美团，饿了吗”。计算机视觉的未来，非得是深度学习吗？当硬件水平不断提升，未来会不会出现一条新的路线，直接对深度学习实行了降维打击，我们现在考虑的大算力和大数据的问题在那条路线里也许压根不存在。

计算机视觉目前最缺的是产品，导致现在的饱和也是因为没什么产品，当计算机视觉在各个场景下落地应用，若前面的一些设想能实现，我们需要针对每一个特定的场景设计专一的、轻量化的、小型的模型，到那时，计算机视觉将又会出现供不应求的情况。

以往我们总是带着需求去研发技术，很奇怪的是，到了计算机视觉这个领域，大家都在带着技术去找应用场景。然后我们就发现了，深度学习这个技术需要大数据和计算算力，结果符合大算力和大数据的场景没几个，然后就没人做产品了"

今天有个小表演，开嗓之后唱了《萤火虫》和《夜空中最亮的星》，算是来到合唱团第一次演出了，虽然是非正式没有钢琴伴奏没有指挥但还是很好玩hhh，不过被旁边的男高同学带跑了就离谱

禁忌女孩第八集神评：“撒旦的女儿动了心，走的时候也红了眼，爱上了哪个穿着白衬衫的男孩，妄想着成为人类，便是禁忌。”

芜湖白嫖《NBA 2K21》来啦

好不容易又找到个水比赛能让我无限排列组合尝试trick，针布戳，今天整到第七了（前六有奖金），明天冲一波奖金榜单芜湖

草，分上不去了，罢了去听听前排选手的方案算了，昨天找了个kaggle方案学了会，还是没啥提升。视觉竞赛除了堆模型还得针对场景做理解才行，师兄昨天面试商汤也问到很细节的场景了，关于遥感图像的道路语义分割掩膜割裂的问题。我这块能力属实不太行，针对一个研究方向还能胡思乱想一些（比如半监督语义分割之类），但是场景没有好好思考过，还是遇到的多才能思考的深入，强特征上分才是真的拼智力的时候，用大模型也就是个调参工罢了（我就在说我自己）。

不过大模型和 trick 调参还是得会，提升迭代速度，至少在baseline上不至于落下风。之前听天池比赛的答辩，前几名的baseline精度都比第十名的最终模型性能都强。

图记：没想到量子位公众号也能调侃鱼佬的哈哈哈，不过两届腾讯赛冠军靠运气肯定也是拿不到的，竞赛圈这么卷，有机器也是个大优势

分享一下昨晚深夜食堂的龙虾

话说这周末合唱团要开音乐会了，前天做海报需要团员的照片，翻了好久硬是没翻到一张能用的。然后挑几张拿醒图app调了调，没什么文化，只能说牛逼，这就是计算机视觉吗🤔

草刚刚还在为科目一考了100高兴，结果这b榜shake，初榜第7，被摇到12去了，初榜第8的好兄弟去第一了，他那个分数我也交过还卡了很久，第一次被shake，体验不错，下次继续🌝

想了下应该是在本地集成策略的问题，训了五个模型，在七八个尺度上做了测试，最后的想法是在每个尺度上选一个线上分数最高的结果来做集成，最后其实只用了两个模型的结果。真的，我真蠢，怎么能全用A榜的分数为参考来做集成呢😭，trust your CV！

不过这个赛作为学习赛还真是不错，可以无限次提交，就可以各种排列组合了，不过没放出来所有提交的b榜分数，不能验证自己的想法。

用了1天处理完数据用原来的轻量化模型跑了个baseline分数贼低。然后又用了3天跑了开源的检测库，训了四种算法的七八个模型，最后一天看到kaggle大佬的方案借鉴了下，最后一把梭把结果集成了，算是对检测竞赛去了个门。

主要就是做分割的师兄面试时也问到了很多检测问题，虽然我了解一些算法但没经历过整体的预处理到训练的流程还是很慌。前15进复赛，下周末去答辩一波听听大佬的方案，也能push自己写几篇blog整理下了

卧槽研二两个师兄一个去商汤一个去字节，都是算法实习，太牛了

是昨天拍的云