网络民工——beta阶段置顶集合随笔（改）

网络民工团队 2023-06-12 20:47:43

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记得大学刚毕业那会，周围很多同学包括我自己，都开始变得迷茫和彷徨。当初雄纠纠气昂昂跨进社会的时候，对前方可能会遇到的绞肉机般的残酷与艰辛多少还是有点准备不足。一个同学对我说，她平时工作做得又快又好，她的上司又懒又笨，却拿着比她高得多的工资然后压榨和剥削她，而她做的工作也是准备和整理各种文档材料，机械又无聊，没有希望，未来看不到光亮，想改变，却又无力改变，只能每次走过房产中介门口的时候瞥一眼高不可攀

“一个英语专业的小伙子刚刚毕业就踏入了IT行业，这本身就是一个奇迹。” ——序言（一）“走进销售行业的确是意外中的意外。”这是申永祥对自己工作的一句评语。其实，对于一个即将毕业面向工作岗位的毕业生来说，专业对口与否是很多人都会面临的一个重大问题。从专业的角度来讲，工科类的毕业口径相当的窄，仅仅局限在自己专业的

这个专栏的前面一些文章，已经设计到了图像网络，或者说机器视觉的两个主要任务：分类和检测。现在来说说另外一个任务：分割(Segmentation)。一般来说，分类相对比较简单一点，通过一个基础网络(backbone)就可以完成任务，从LeNet，AlexNet，到ResNet，SENet等，都是通过基础网络完成分类任务。在分类网络的基础上，加上一些detector head，比如RCNN引入的ROI Pooling，RPN等；YOLO1-5引入的回归，anchor等。就可以完成目标检测的任务。

在FCN同一年出来的语义分割网络中，有一个重量级的网络：UNet。UNet以其网络结构形状得名。从UNet出来之后，很多图像分割网络都是在上面进行各种魔改。这样说明了UNet的重要性和可扩展性。UNet刚出来的论文是说UNet主要针对于生物，医学的数字显微镜成像的图像。而医学显微图像的特征是相对比较规整，但是对分割的精细度(特别是边界的分割)要求很高，我自己的理解是对其每个部分的语义(也就是分类)的准确率反倒是不那么的高，当然如果能判断的很准是最好。

周末去看装修的房子, 工人正在给俺的门喷漆, 坐在一个凳子上面, 一下一下的喷着, 俺看着, 突然感觉那个姿势和写程序差不多, 然后想想, 觉得有时自嘲说网络民工是非常有道理, 俺们工程师和那些民工有很多相视之处. 1 民工砌是砖, 俺们码的是字母, 都得一个个的垒起来, 都需要技巧, 俺听过一个老民工教训年轻的工人, 垒砖的习惯非常不好, 后面的人都没法干了, 俺当时听的感觉怎么这么耳

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