第65章 计算机视觉（2/2）

晚餐后，林晨开始构建模型。他选择了YOLOv5的PyTorch实现，这是一个在GitHub上拥有数万星标的流行项目。按照教程，他将数据集按8∶1∶1的比例分为训练集、验证集和测试集。

“数据增强很重要”。林晨在配置文件中启用了随机翻转、裁剪、色彩抖动等选项——这能让模型看到更多样的数据变体，提高泛化能力。

训练开始了。GPU风扇发出轻微的嗡鸣，屏幕上滚动着损失函数下降的曲线。林晨泡了杯茶，守在电脑前观察着每一个epoch（训练轮次）的性能变化。

第一个epoch，损失值很高，模型基本在瞎猜；第十个epoch，损失开始稳定下降；第三十个epoch，验证集上的AP（平均精度均值）达到了0.65……

“有戏”。林晨眼睛一亮。

训练完成后，他加载了最佳权重文件，然后用手机实时拍摄进行测试。当他将摄像头对准客厅的茶几时，屏幕上实时显示出三个边界框：

［沙发：0.92］［茶几：0.89］［水杯：0.78］

置信度分数在0.7以上，意味着模型相当确定自己的判断。林晨移动手机，摄像头扫过书架，模型又识别出了“书架”和“书籍”；对准厨房，识别出“冰箱”“微波炉”“电饭煲”。

“虽然只是个小deo，但……”林晨看着屏幕上实时跳动的检测框，一种创造的喜悦油然而生。这就是编程的魅力：你用代码定义规则，机器按照规则运行，然后世界就在你眼前以新的方式被“看见”了。

他保存了模型文件，在项目文档中详细记录了整个过程：数据收集的难点（光线变化、遮挡问题）、标注的注意事项（边界框要贴合物体、类别要统一）、训练中的调参经验（学习率设置、早停策略）……

夜深了，林晨站在阳台上眺望鹏城的夜景。远处科技园的写字楼还亮着星星点点的灯光，那里可能正有团队在研究更先进的视觉算法。

他突然想到一个问题：计算机视觉和自己的量化投资系统有什么关系？

表面上看，一个处理图像，一个处理金融数据，似乎风马牛不相及。但林晨的思维开始发散：能不能用视觉技术分析K线图的形态？或者识别财经新闻中的图表信息？甚至……监控卫星图像来分析港口货运量、停车场车辆密度，作为宏观经济的前瞻指标？

这个想法让他兴奋起来。AI的魅力就在于这种跨领域的连接——当你掌握了不同模态的技术后，就能在看似无关的事物之间架起桥梁。

回到书房，林晨在技术规划文档中新增了一节：“多模态融合探索”。他写下初步想法：“视觉技术可能为投资系统提供另类数据维度，需关注：1）图表识别；2）卫星图像分析；3）视频信息提取……”

敲下最后一个句号时，时间已过午夜。林晨关掉电脑，脑海中却还在回放着白天学习的那些模型架构。的层次化特征提取，Res的跳跃连接，YOLO的端到端检测……这些精妙的设计像一首首无声的乐章，在他心中回荡。

躺在床上，他忽然想起多年前刚学编程时，老师说过的一句话：“计算机最本质的能力是计算，但最伟大的能力是感知”。

那时他不完全理解这句话。但现在，当他自己亲手让机器“看见”了客厅里的沙发和茶几时，他明白了：感知是理解世界的第一步，而理解世界，正是所有智能——无论是人类的还是机器的——最原始的渴望。

窗外的鹏城渐渐安静下来。在这个失业的夜晚，林晨却感觉自己比以往任何时候都更接近技术的核心。他闭上眼睛，梦见自己站在数据的海洋边，而AI是他建造的船，正载着他驶向未知的彼岸。