这段时间,工作上项目上的事情,开始进入了一个快车道,很多项目开始并行。所以每天白天的时候,被各种事情填充的很满。
加入华勤后从0到1组建的团队,其实本身也是创业属性,从市场->售前->算法->视频结构化->系统->测试,全流程的人员都有。
之前更多的精力,主要放在技术及底层平台的搭建,包括一些项目的交付。
不过除了直接接触项目交付外,我们还在将项目上积累的经验,打磨成软件产品对外销售。
但是随着更多软件产品的客户交付,越来越发现做项目和做产品,完全是不同的逻辑。
(1)复杂度不同
AI视觉项目交付,其实是一个相对简单的任务,因为已经了解了项目背景,所以不管是软件还是硬件的方案,都是一个可控的过程。
而且如果现场有问题,可以组建现场项目团队,到现场调优来完成交付。
**但是打造AI视觉软件产品,逻辑是完全不一样的。**不同客户的现场是不同的,每个人的需求不同,这时需要考虑很多人的需求,所要考虑的因素更加复杂。
比如AI视觉项目的协议对接,如果是项目上可控,直接开发RTSP协议,可能满足绝大部分的需求。
但是如果开发视觉软件产品,需要考虑每个客户可能存在的情况,就需要开发更多的协议,比如RTMP,国标等。
每个动作的背后,都是人力工时的消耗,所以很多时候必须要有所取舍。
(2)交付属性不同
AI项目交付,只要能满足项目中所提到的功能需求就行。
而AI视觉软件产品,则是作为中间键软件,提供给软件集成商,来做项目交付。
所以系统的通用性和稳定性是个关键,比如AI项目上可以只选定几款常用的算力设备就行,而AI视觉产品,则需要考虑每个用户的设备不同,需要兼容更多的芯片,比如边缘设备、算力推理卡等。
可能每适配一款设备,至少要视频结构化的同事,一个月的时候,是否应该投入?优先级如何?都是现在每天需要考虑的问题。
当然很多经验,都是在各种项目中打磨出来的,做的项目越多,才能打磨的越来越完善。所幸现在很多的客户,都愿意和我们一起打磨,一起摸索,所以也非常感谢他们。
现在越来越觉得项目交付的流程标准化,以及不同人员投入,对于整体项目的部署交付越来越重要。
不过正因为遇到很多问题,相信也是一件好事,找出实际问题的解决方案,不断打磨标准化。当然也是在摸索中前行,大家如果有想法,也欢迎随时和大白沟通。
毕业8年,慢慢开始进入一个新的状态,由单纯的技术思维,往整体的商业思维转变,更多的关注于渠道、合作。
记得8年前刚毕业的时候,也想创业,但是现在回想起来,那时候确实很单纯,把创业想的太简单。
现在住的小区就在母校的门口,因此也经常回到学校感受学校氛围,缓解一下工作的焦虑。
上周五的时候,也正是江南大学的毕业季活动,学校举办了草地音乐节和无人机表演活动,因此也带着娃,约上大学舍友一起回学校参加了活动。
可能很多人也被短视频平台上,无人机的表演刷屏了,其中充满了很多的江南式的浪漫。
因为学校是蠡湖大道1800号,因此用了1800架无人机送出了毕业的祝福。
还有学校的校徽,江大北门,校园小黄车,每一个画面都是青春最美好的回忆。
时光的歌如海流,终于我们分头走,没有哪个港口,是永远的停留。
毕业后走向社会,出门已是江湖,不知道学弟学妹们是否已经准备好自己的佩剑,开始驰骋天涯。不过既然选择了方向,不必犹豫,只管风雨兼程,终究会找到自己的路。
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整理汇总:江大白
内容周期:2023.6.12-2023.6.18
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2 行业精华文章汇总
2.1 基础知识方面
2.1.1 深度学习相关
(1)聊聊炼丹效率
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(2)炼丹速度×7!你的Mac电脑也能在PyTorch训练中用GPU加速了
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/RgZWhd56UxEKLPqyH8xdxg
(3)5分钟搞懂矩阵乘法的本质
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/pPMDyi_jngq1YkVN4Qws1A
(4)梯度下降算法的数学原理!
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/uSL6NSxLT4B2vpJqFSOkFQ
2.2 研究方向方面
2.2.1 目标检测
(1)MMDetection检测框架一览及训练自己的数据集
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/8cxZ5v_DIvrqRiuorkDP9Q
(2)即插即用 | Lite-FPN让CenterNet系列再涨4个点(3D检测也适用)
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_E68YDU5CNxxbzuOtfhktA
(3)小目标检测那点事
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_gIimlwgjXgarKLPHpp4zQ
(4)综述 | 图像测量技术
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(5)CVPR 2023 | InternImage: 65.4 mAP,刷新 COCO 目标检测榜单记录!
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(6)CVPR 2023 | 即插即用!SQR:对于训练DETR-family目标检测的探索和思考
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(7)两行代码搞定YOLOv8各种模型推理
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/13_hZ_UjbdGtZCiET65K8Q
2.2.2 AIGC
(1)疯狂的2023年,深入浅出分析AIGC的核心价值(完整篇)|【AI行研&商业价值分析】
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Vi9BwyRmHdskZ1B68FLYHw
2.2.3 神经网络
(1)神经网络训练不收敛或训练失败的原因总结
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/b2juXyRBixNbK3C2ddJskw
(2)超轻超快Backbone | MobileNet+ViT可以起飞吗?MOTA可以带你重新设计!
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/uZmondKtCv6ofkcp4q6Vwg
2.2.4 自动驾驶
(1)自动驾驶与SLAM的契合点是什么?SLAM有什么理由成为关键?
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/3I5lESY9E9lMeMR1E96-sw
(2)L0到L4级别下的泊车功能设计详解(下)
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/hM7t0FavWSZ-QSP4e_TNeA
2.2.5 图片分类
(1)使用SwinTransformer进行图片分类
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/97eavgQjx1c4kIhElFONVQ
2.3 实战分享
(1)部署成了香饽饽!基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型部署代码实战
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/EYURFtbPb1XBOv4aylE6hA
3 行业&扩展阅读动态
3.1 行业动态
(1)写给技术工程师的十条精进原则
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(2)机器视觉之表面缺陷检测
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3.2 扩展阅读
(1)1分钟做出苹果Vision Pro「官网」?上班8小时搞出480个网页,同事被卷疯了
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(5)一个算法工程师复现算法的踩坑总结
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(6)工业 AI 视觉进化论
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