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Factfulness

最近读了这本 Factfulness (事实),感觉挺有趣的。作者介绍了十个思考工具以应对我们常见的思维误区。也是因为作者经历丰富,无论是正面还是反面都以自己的生动的经历为例,读起来完全不觉得枯燥,时常感觉有所启发。

一分为二就是一个常见的误区,非黑即白通常是片面的论断、事物处在的阶段不会是只有低和高,一定有中间的过渡状态。而事实上处于中间状态的可能是大多数。这里作者以发展中国家和发达国家举例,虽然这个概念大家经常提,但是从各个维度看各个国家的指标,其实大多数国家是处于两者之间的。作者提到可以尝试把两段改成四段,不仅限于这个概念,常常会让我们注意到大多数所处的位置。

书里面强调的比较多的一个思维误区是负面思维。按照作者观点,其实大多数人对世界所处的状态的估计是比实际情况更加负面的。其中一个重要的成因是媒体的选择性宣传,或者说媒体本质上就是倾向于报道事故、悲剧、矛盾等等有话题性的事件。打破既有印象的方式,可以是通过数据客观的看到事情的变化方向。同时承认事情可以处于目前依然很坏,但已经一直在变好的状态。书里面有很多例子,数据来支撑“世界正在变好”这个论点,有好些数字确实和我自己认为的大相径庭。有一个用来表明大家生活普遍在变好的指标比较有趣。作者用人均拥有吉他数随着这些年的一个上升趋势来说明世界正在变好。2014年差不多每100个人里面就有1个人有吉他。这个比例还真是挺高的,差不多是现在美国新冠的阳性率了 XD

另外映象比较深的是作者讲的自己的故事,都是作为反面例子说明思维误区的负面影响。一个是埃博拉在非洲爆发期间,作者在情急之下没有考虑全面提出的封城决定,间接导致几个人的死亡。另一个是过去作者曾经按照当时的正确做法让仰卧的婴儿俯卧,增大了婴儿可能窒息的概率。

读到这两个故事的时候我很惊讶于作者的坦诚,也很敬佩他能够把这些作为实例分享出来的勇气。其实严格说,作者并没有做错什么,但是放在这里作为例子确直接把作者的决定和事情的结果联系起来,想来他自己应该也曾经为此颇有内疚吧。

总的来说,很有趣很好读的一本书。

ICCV 2019 Notes

去年10月份参加的ICCV,这次主要关注的几个方向:

– Efficient DNN Inference
– 3D Vision, especially 6DOF pose estimation
– Fundamental improvements in DNN representation learning
– Applications on Human/Face

Efficient DNN Inference 

Low-Power Computer Vision Workshop: 这个Workshop组织了一个竞赛叫Low-Power Image Recognition Challenge (LPIRC)。定义指标里不仅仅考量模型的精度,也同时考量模型运行时的能耗。这个Workshop里有部分报告来自竞赛的优胜队伍,分享一些技术上的技巧,也有一些来自业界和学界的报告。

Prof. Soonhoi Ha  讲了 Software-Hardware Co-Design,期间也分享了一些提高比赛分数的技巧。

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另一个印象比较有印象的 来自 Qualcomm 的 Edwin Park 的报告。他们做在芯片中的Vision算法对能耗特别敏感,而且是一个always-on的应用场景。

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我感觉考虑能耗还是需要和硬件结合起来做,软件层面有些改进是直接提高分数的,比如更好的loss。但是涉及到网络结构和inference方式的改进基本上都需要权衡速度和精度。虽然目前这个Workshop中最好的方法从数值上看结果还不够好,但这个方向还是很有意义的。只是考虑到目前硬件以及深度学习编译器的发展,可能评测的方式得有所改进。

主会逛poster也看到了一些相关的文章:

3D Vision, especially 6DOF pose estimation

这个方向上主要是听了一个Workshop on Recovering 6D Object Pose。比较完整的听完了Eric Brachmann的Talk。他的思路是大体按照传统方法分步做物体的姿态估计,但是利用deep learning把中间的一些部分弄成可微的,然后用训练得到的组件替换之前的传统方法。很合理的思路,看起来效果也不错。他的slides也是公开的

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后来 Matthias Nießner 也讲了他最近的SCAN2CAD,其实是他们CVPR 2019的工作。这个方向我觉得很好,不是单纯的分割。分割出来其实还是要做语义上的分析,而且实际应用中有CAD模型的场景并不少见,是个很好方向。

 

主会逛poster看到的一些相关的文章:

Xu Chen, Jie Song, Otmar Hilliges, Monocular Neural Image Based Rendering With Continuous View Control  这篇的生成新视角的效果很好,现场看到的图分辨率很高也很真实)

Fundamental improvements in DNN representation learning 相关的一些文章:

Applications on Human/Face 相关的一些文章:

第一次参加ICCV。和CVPR相比,会议安排日程相对宽松,还预留了半天休息的时间。Poster区域被围绕在参展的厂商的展台中间。可能是参会的人比较多,感觉Poster区域还是太小了,通道里人挤人。在ICCV参展的厂商明显比CVPR少,而且没有自动驾驶的小车也没有大卡车。

最近读的书

《长日将尽》

大概是三个月前开始的,断断续续地看完了石黑一雄的《长日将尽》。书是以一个大管家的视角来写的,大管家以滴水不漏的口吻在回忆。前半本书很平淡,或者说是很琐碎,每次打开看几页就关上了。可是看完的时候心情很复杂。这种视角的叙事很有趣,起初不知什么原因,很难说有任何的代入感。但是到了最后却很能够感受到“我”内心的复杂情绪。故事本身只有六天的时间,大多数的内容是在回忆中叙述的。回忆充满了真实的细节,同时有一种有意无意的遮遮掩掩。我想这样的感受每个人或多或少都会有吧。我看的是冯涛翻译的版本,他在后记中写到“为无可慰藉之人提供慰藉”。我很喜欢这句总结。六天下来管家的生活不会有什么改变,但是他或多或少应该是有所慰藉。读者随着他视角感受到情绪,推己及人,也难免感叹。悟以往,知来者之可追的心态太过阳光,对于大多数人来说,太阳照常升起才是常态吧。

《杀死一只知更鸟》

这本书很有名,到了一种我没有看过,却不确定是不是真的没有看过的程度。最近在听某一本书的时候,讲书的人提到这本书,于是便想看一下。故事是以那个家庭里小女儿的视角来叙述的,她有一个大她几岁的哥哥。书很好读,即使是译本。书里父亲的形象非常正面,女儿总的来说可爱懂事,儿子成长之后颇有担当。书里最后父亲说: “… 大多数人都是善良的,等你最终了解他们之后就会发现”。真是一个很暖心的故事。

《你像鸟飞往你的山》

这本书英文名叫 Educated,算是作者的自传吧。作者其实很年轻,86年生人,写的是作者非同一般的成长经历。父亲是偏执的魔门教教徒,恐怕都不能算是原教旨主义了,已经偏执到疯狂的程度。他不让所有的孩子去学校,在家里囤积粮食、弹药、汽油、等等。不相信医生,就算是自己或者孩子大面积烧伤、头被打破了、手脚断了都坚持在家治疗。很难想象在这样的家庭的生活。可是作者居然考上了大学还拿到了博士学位,(基本上)走出了那个家庭对她造成的影响。
读这本书的时候感受很特别,意外的觉得可以和之前的《长日将尽》有所联系。《长日将尽》是小说,以第一人称写的小说,管家作为叙述者,对于之前的经历不自觉的有所选择的回忆和描述,在关键的地方闪烁其词。在他的描述之下若因若现的另一条线似乎更贴近事实。这本书是作者亲身尽力,是真实的第一人称叙述。但是也能读到她言语间的犹豫和彷徨。她想要逃离的意愿不是那么坚决,甚至于不时想要回归那个家庭以换取内心的挣扎。回忆过去事情的时候不确定是不是自己无意识的想象。这些让人读的时候很容易感同身受。这完全不是一个励志故事,尤其是读到作者精神崩溃每天晚上赤脚在街上狂奔大叫的时候。她能走出来,有太多的原因。