计算机视觉博士去向,为什么现在不看好 CV 方向了呢？

作者：谢凌曦，清华大学CS博士，现就职于华为，擅长计算机视觉、自动机器学习。

回答：

按照规矩，先问是不是，再问为什么。

叫衰CV的声音已经持续很长时间了。在我刚入行(2009年)的时候，整个领域处于深度学习爆发的前夜，手中只有局部特征作为武器的研究者们，痛苦地挣扎在PASCAL-VOC检测准确率(AP50)30%-40%的基线上，而MS-COCO还有好几年才会出现。深度学习全面占领CV以后，这些数值都有了很大的增长。目前PASCAL-VOC的SOTA是85%+，而MS-COCO的SOTA已经被刷到了55%+(多模型融合能接近60%：Common Objects in Context)。

同时，我们相信资本是不会说慌的。从近年CV方向的就业情况看，至少资本对这个方向的短期未来还是有信心的。

目前(2020年)的情况很像十年以前，一个相对成熟的pipeline已经被发挥到了极致，而新的爆发尚未出现。每当这个时候，总会出现不少叫衰的声音。

然而我认为，这些声音中的绝大多数，不过是随波逐流罢了，他们的逻辑很容易被打破。就拿多数人喜欢强调的卷积神经网络(CNN)来说。质疑者们总是强调CNN只是单纯地堆砌算力、不具有可解释性——然而反过来说，仅仅是这样一个非常简单的计算模型，就让CV发展到了一个受到跨学科广泛关注的高度(CV算法已经渗透到各个领域)，这难道不令人惊讶吗？我实在是很难相信在未来的10-20年，人类的智慧仅限于CNN及其变种，无法开发出更精巧的计算模型，进一步推动这个领域的发展。

当然我们也要冷静地看到，现在的CV算法离真正的AI还差得远。要想

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