前幾天面試了一個(gè)C9應(yīng)屆碩士生，模式識(shí)別專業(yè)，連續(xù)問(wèn)好幾個(gè)專業(yè)問(wèn)題都沒能答上來(lái)。

尷尬之余，我問(wèn)他：「你沒有什么理想嗎？你現(xiàn)在最渴望的事情是什么？」

他轉(zhuǎn)悠著大眼睛，不假思索道：「將kaiming大大的Resnet擴(kuò)展到10萬(wàn)層，把kitti，COCO數(shù)據(jù)庫(kù)檢測(cè)識(shí)別任務(wù)提升20個(gè)點(diǎn)以上」

真沒想到在面試中居然還有這種操作。

我問(wèn)為什么這能成為現(xiàn)階段最渴望的事情，他反問(wèn)「你難道不為L(zhǎng)eCun、Bengio和Hinton的執(zhí)著精神所感動(dòng)么？你難道不羨慕ILSVRC2012 AlexNet大放異彩么？你難道不被googlenet，Resnet的深邃思想所折服么？」

好有道理我竟無(wú)法反駁。

這么了解市場(chǎng)的工程師，一定是個(gè)不可多得的人才！

于是，我決定：不錄取他。

這幾年，深度學(xué)習(xí)在CV領(lǐng)域大行其道，不論是detection，segmentation，classification，還是stereo matching，pose estimation，深度學(xué)習(xí)把之前傳統(tǒng)各種state of the art方法爆出翔。現(xiàn)今，算法工程師不知道經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)，流行框架都不好意思和別人打招呼。

此現(xiàn)象僅僅局限于剛?cè)肟拥男“?。但是?duì)于浸淫5年以上的無(wú)論bat算法經(jīng)理還是資深人肉特征設(shè)計(jì)工程師，這種事情對(duì)于他們不過(guò)是一種笑談。久而久之，我發(fā)現(xiàn)一個(gè)殘酷的共同點(diǎn)——

他們只用傳統(tǒng)方法。

工資不高嗎？最低的月薪都有20K+，還有公司期權(quán)和股票。

技術(shù)不行嗎？Paper 發(fā)到手軟，代碼編譯一次就好。

我問(wèn)過(guò)其中一個(gè)：我看你整天針對(duì)不同任務(wù)，手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，分類器不累么，不想試試cnn方法么？

他說(shuō)：廢話，肯定想啊。

我問(wèn)：那為什么不試一下LeNet，AlexNet呢，caffe框架下不是都有例子么？

他嘆氣：不，太忙。

他意味深長(zhǎng)道：優(yōu)秀的算法工程師都是不用深度學(xué)習(xí)方法的。

跟我聊天的這個(gè)人，本身就是個(gè)大神，BS CMU，MS Stanford，doctor在MIT，三年完成五年課程，讀博期間發(fā)了100多篇sci，h index 40好幾，回國(guó)任創(chuàng)業(yè)公司首席科學(xué)家，閑著沒事發(fā) Paper 玩，引用也很可觀。

追隨興趣投入cv研究10幾年，早在01年P(guān)aul Viola提出Haar與級(jí)聯(lián)adaboost時(shí)，小修了特征與分類器，識(shí)別率提升了0.1%，達(dá)到當(dāng)年人臉檢測(cè)領(lǐng)域的state of the art。后來(lái)受不了國(guó)外大學(xué)對(duì)華裔學(xué)術(shù)上的歧視，毅然回國(guó)，目前早已實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)自由。

這樣的算法佬，我想出來(lái)，從來(lái)不買好的顯卡跑深度學(xué)習(xí)，買來(lái)顯卡應(yīng)該也是吃雞用的吧。

我還是認(rèn)識(shí)另一個(gè)算法工程師。

最喜歡傳統(tǒng)特征與分類器，像gabor濾波器，LBP特征，adaboost算法，SVM分類，random forest等自然是如數(shù)家珍，每每驚嘆于harr特征在人臉檢測(cè)，hog在人體檢測(cè)，LBP在人臉識(shí)別取得的成功而熱淚盈眶。但也由于過(guò)于癡迷，每天神神道道： 秀，天秀，陳獨(dú)秀，蒂花之秀。對(duì)于深度學(xué)習(xí)方法不屑一顧，可以搭出比cnn更work傳統(tǒng)特征+分類器方法。

這個(gè)人才是是圈子里的一股清流。

他最大的愛好是在視頻監(jiān)控rgb通過(guò)高斯背景建模生成的前景圖像上，用米尺丈量顯示器來(lái)確定物體的寬高比，剔除樹葉抖動(dòng)，水波蕩漾，磕頭機(jī)等帶來(lái)的誤報(bào)。此等神級(jí)操作在剛?cè)肟拥男“卓磥?lái)，是那樣的格格不入。有時(shí)也有人勸他，目前cnn通過(guò)剪枝，壓縮模型等技術(shù)，在1080ti上已經(jīng)達(dá)到實(shí)時(shí)，你也可以試一下，減少一下工作量。

他卻不會(huì)受到任何影響。

我問(wèn)他：你到底怎么保持一顆平常心的，別人都用深度學(xué)習(xí)取得較好的泛化效果，你卻針對(duì)一個(gè)個(gè)場(chǎng)景手工設(shè)計(jì)特征和分類器，不累么？

他笑，說(shuō)：累又怎么了，不服讓深度學(xué)習(xí)跑在低端arm平臺(tái)上試試？

我立刻懂了。

同樣是這個(gè)人，利用傳統(tǒng)方法，在特定場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)比深度學(xué)習(xí)更好的效果，而且通過(guò)5輪算法優(yōu)化，硬是把算法移植到低端平臺(tái)，每路為公司剩下2K的成本，這是一種工匠精神。

上周跟一個(gè) CEO 朋友出去吃飯，他說(shuō)他招來(lái)的一些菜雞算法工程師，總想買多個(gè)1080ti顯卡，用深度學(xué)習(xí)方法提升研發(fā)效率。

他跟我說(shuō)，「可你不一樣，你會(huì)一直提醒我，要我遠(yuǎn)離舒適區(qū)，要我不能安于現(xiàn)狀，要我有危機(jī)意識(shí)，你好像特別看重用傳統(tǒng)方法解決問(wèn)題。」

人都是需要獨(dú)立的。

仍是要永遠(yuǎn)年輕，永遠(yuǎn)熱淚盈眶。

仍是要時(shí)時(shí)刻刻對(duì)美好滿懷期待，對(duì)未來(lái)充滿渴望，對(duì)經(jīng)典心懷敬畏。

要記住啊，知世故而不世故，處江湖而遠(yuǎn)江湖，才是最善良的成熟。