计算机视觉面面观

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话不多说，直接上题

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@莱特·哈灵顿问：基于图像的三维空间重建现在到底成熟不？比如为啥特斯拉可以不用激光雷达，但是别家的自动驾驶汽车就需要激光雷达？

@文如的回答如下：

基于图像的三维空间重建的技术不难，这个领域已经发展了很多年了，这几年随着深度学习的加入，在人工智能领域也找到了一些应用。概括起来说，这个技术自身算是成熟的，但是应用起来，遇到的问题主要还是在需求和算力的匹配上。

以SLAM为例，SLAM主要使用单目相机、双目相机、深度相机。单目相机对计算资源要求不高，但是通过单张图像无法确定深度，这给单目SLAM的使用造成了很大麻烦，在应用中单目视觉可以肯定是不大够用的。双目相机和深度相机可以计算深度了，但是双目相机下算法的计算量很大，而深度相机因为测量能力受限（比如测量范围窄、噪声大、视野小、易受日光干扰、无法测量透射材质），主要用于室内，比较难应用于室外。

所以，在无人驾驶上面，视觉建模更像是fill the gap的应用，因为无人驾驶的传感器中，高精度地图和激光雷达能够更好的提供三维空间的重建。

但是高精度地图和激光雷达贵啊，所以视觉建模还是有一席之地的，尤其在量产车上。

就像这里提到的特斯拉。

特斯拉不用激光雷达，这个就要涉及到自动驾驶汽车中的自动驾驶分级。不用激光雷达，很明显是出于成本的考虑，而到达的自动驾驶等级相对是不高的。

特斯拉并没有达到宣传口号中的完全自动驾驶，事实上，这个名称「完全自动驾驶」（Full Self-Driving）是很具有误导性的，特斯拉能实现的基本上还是个辅助驾驶，属于上图中的L2自动驾驶，类似于自适应巡航的驾驶辅助装置。车主激活这一功能后，汽车会自动跟车，行进，在限速范围内调节速度。车主打闪光灯后，汽车可以自己变道。记住，特斯拉是要求车主随时接管的。

量产的有自动驾驶功能的车型中，目前只有奥迪A8用到了激光雷达，所以奥迪A8的自动驾驶功能更符合大众所谈论的自动驾驶。在目前的传感器水平下，精确检测障碍物和复杂路况的自动驾驶，激光雷达还是不可或缺的。

2

@马文·加布里问：听说人脸识别还能识别出是不是同-性-恋，是真的假的？

@微调（阿萨姆）的回答如下：

这个研究其实是很有争议的。大概去年出了一篇论文（斯坦福大学），利用公开出柜的人士的照片来训练一个深度神经网络进行性取向预测 [1]。这个神经网络对于男性预测的正确率是81%，而女性是74%，超过了随机预测（50%），所以我们猜测这个网络应该是学到了一些同性取向的特征，因此研究大概是科学的。

但这个研究可能很有可能违反了科学伦理，就是研究的目的要从为了人类的福祉，而这项研究会不会被仇恨同性恋者利用，是值得深思的。

从这个问题引申开去，现阶段很多技术已经逐步成熟了，但我们要保证研究符合道德。电影《少数派报告》中也讲了一个相似的故事，推荐去看。

[1] Wang, Y. and Kosinski, M., 2018. Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images. Journal of personality and social psychology, 114(2), p.246.