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论文中说有26fps on CPU，应该是没有计算pose提取以及骨架组合时间，并且也不包括预处理时间，可能还把所有CPU加速都用上了。正常情况下OpenVINO加速的速度大概在8fps
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2019 目标检测算法排行榜
一直依赖，少有媒体站在一个比较专业的角度对现在的目标检测算法进行一个全面评测。本篇文章同时从算法的速度和精度两个维度来给大家做一个排行。2019了，早已不是fastercnn的年代了。
首先我们要亮出的第一个榜单，是综合榜，这个榜单考虑的是速度和精度同时兼备性。综合榜
综合榜，综合考虑速度和精度。
- PANet + ResnetXt101
- TridentNet: code mxnet
- CenterNet511
- SNIPER: paper, code mxnet
- D-RFCN: paper
- FSAF: paper
- M2Det: paper
- FCOS
- Cascade RCNN
- RetinaMask
- CornerNet
- FoveaBox
- RetinaNet
- MaskRCNN
- FPN
- RefineDet
17, FasterRCNN - CornerNet-Squeeze
- YoloV3+Darknet53
- YoloV2
应用榜
着重考虑速度和工业应用场合，用的比较多的算法是：
- SSD
- YoloV3
- RetinaNet
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如果大家对榜单有啥问题，欢迎拍砖。
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原标题：发展研究基金会联合微软发布报告：白领可能比工人更容易被人工智能所取代 |新京报财讯
新京报快讯(记者 梁辰)与其担心哪些被机器人取代工作的蓝领工人，不如担心下自己即将会被人工智能所取代。7月9日，中国发展研究基金会与微软公司发布了一份33页的研究报告，探讨了人工智能社会角色和伦理方面的思考，呼吁在拥抱人工智能的同时，正视技术之外的挑战，呼吁政府、产业界等相关方未雨绸缪，商讨人工智能开发和应用的伦理规范和公共准则。
作为这份报告的课题组组长，中国发展研究基金会研究一部主任俞建拖接受《新京报》独家专访时表示，与其探讨遥远未来发生的机器超越人，不如关心眼下即将发生且对我们产生影响的变革，“我们希望把注意力带回来，在技术、经济之外考虑人类的发展本身”。
这份报告是中国发展研究基金会2017年开始关注人工智能对劳动力影响后，在大课题下研究的一个细分领域。俞建拖表示，我们需要拓展角度。
在中国制造业聚集的长三角和珠三角，机器人取代人工已经成为一种新的趋势，“其中一些企业甚至替代了40-50%”，但这并没有引发严重的失业潮或加剧贫困。因为与常识不同，这些工人被赋予了新的岗位。
与此同时，一些受过良好教育、身为白领甚至金领的人却正在被人工智能所取代，这是因为需要人脑记忆和经验处理的问题，通过计算能力和存储空间的提升，计算机已经可以做得更好。然而，当人变得无能为力时，替代就会引发负面的心理冲突。
俞建拖认为，造成这些冲突的原因是，人工智能技术改变了人和人通过交流平衡观点，大数据的精准推荐令人接触了更多相同的观点，进而强化了原有的偏见。这种情况已经在现实中出现，一些利用大数据行为揭示人的偏好，以及精准广告的投放都存在巨大的风险。
上述报告显示，人工智能开发和应用中的挑战，有一些是技术性的，包括错误目的的开发、技术上的不透明和不可控、过度追求利润目标而不考虑技术上的平衡，以及终端的误用和滥用，但更严峻的则来自于社会层面，迄今为止的伦理、法律并没有为大规模应用做好充分准备。
报告呼吁，利益相关方应当就人工智能开展广泛对话和持续合作，加快制定针对人工智能开发和应用的伦理规范和公共政策准则;鼓励高校研究机构、行业协会、投资机构等进行探索和研究;重视政策和法律监管，加强国际合作，建立多层次的国际人工智能治理机制。
作为报告研究的参与方，微软公司总裁施博德(Brad Smith)分享了微软对人工智能开发应用的六项道德原则，即公平、可靠、隐私与保密、包容、透明和负责。其中透明和负责是其他四项原则的基础。
参与报告发布讨论环节的清华大学公共管理学院院长薛澜也表示，与其他新兴技术一样，人工智能迅速发展的同时，也对未来带来了不确定性，如果不及时关注，等到问题发生时已经为时已晚。在梳理问题后，提出基本原则，将为下一步解决问题提供基础的依据。
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