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A20B-2902-0193 机器视觉或者说现在的人工智能,还没有做到完全的智能,所以在生产实践中方法是在特定的条件下开发特定的算法,将算法框定在一个明确的范围内时,那么算法将变的更加robust,否则脆弱不堪,应用某visioner的话,这样的算法非常weak。在此基础上,小心迭代扩大算法的适用场景与范围是明智之举。设计算法不考虑特定应用场景、没有明确边界条件、没有前提假设,这是新手常犯的错误,避之免之。
赋予任何参数以明确的物理意义
由于机器视觉的处理结果与实际物理环境紧密相连,参数作为设计算法时的重要变量,要赋予实际的物理意义,做到有理可依,有时候凭借经验设置的参数值也许仅仅适用于某一物理尺度,当环境改变时,这样的参数将失效并且这样的问题也往往不容易察觉,给算法带来不稳定的隐患。虽然在调试深度学习时,有的参数确实是凭借经验,无法解释,但是设计传统算法时还是要遵循此原则。
遵循软件工程的原则开发
这条规则不仅仅适用于机器视觉软件、其他软件开发也同样适用于非软件的其他工程项目开发。我在菜鸟季经常犯的错误是,短时间内不断的在原有算法基础上增加大量功能,贪图省时省事(有时候是时间紧急、迫不得已!),没有对每一个功能模块进行单体测试,开发完成后直接进行结合测试。这样的测试是低效的、不完整的,日后会有各种bug暴露出来,按软件工程原则开发、有节奏的开发,将带领你走出新手村。
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