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为了克服拖延症，一位小哥对自己“下了狠手”。
他编写出一套使用物体检测API的算法，来监督自己专注学习。
一旦他开始玩手机，惩罚系统就会启动——
面前的两个手电筒将“亮瞎”他的双眼。
同时，音响还会发出刺耳的声音，迫使他回到当前任务中。
小哥把这个自创防拖延系统分享到了YouTube和Reddit，结果在Reddit上爆火，目前已有3.3k热度。
不少网友惊呼：Amazing！
有位“拖延症晚期患者”表示，这个惩罚系统如果能喷出辣椒水的话，对他来说应该很有效。
还有人甚至提出了更刺激的惩罚措施：
每次走神的时候，就从信用卡里扣钱。
不过，也有人提出：
如果把铅笔放到手机背面，系统会识别到哪一个？
这个防拖延系统怎么做的？
小哥直接用了TensorFlow上的目标检测API，来搭建了一个目标检测框架，用于识别摄像头范围内的物体。
通过这个对象检测API，计算机可同时识别出多个物体。
小哥设定了一个productivity score，不同物体会有其对应得分。
计算机根据productivity score来识别各个物体。
对于这个系统，小哥通过编写算法，将手机设定为主要的“分心物品”。也就是说，当计算机识别到手机时，才会判断人在走神。
而当检测到铅笔时，系统则认为他在做题，不会触发惩罚：
他在视频中演示了这个系统的效果。
当他专注时(摄像头视野内没有出现手机等物体)，计算机会实时显示“On Task”。
而当他拿起手机，计算机就会显示“Off Task”。
下面，怎么让计算机和惩罚设备联动呢？
小哥创建了一个数据库，每当计算机检测到人在走神时，就会向数据库发送一些数据，而数据库就会根据这个值来实时更新服务器。
这个服务器中的值，将控制惩罚设备的开关。
这里的惩罚设备，包括2个手电筒和1个音响。
当系统检测到人分心时，手电筒会自动发出强光，同时音响也会发出刺耳的声音。
在外界的“物理刺激”下，计算机屏幕前的人将不得不重新专注起来。
可以说这是把“古早”的目标检测技术又一次用活了。
看到这里，你认为这位小哥的方法对“治疗”拖延症是否够有效？
或者你还有什么督促赶due的好点子？欢迎在评论区留言~
代码地址： https://github.com/ayushpai/Object-Detector 参考链接： [1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/vkxsf2/i_made_a_robot_that_punishes_me_if_it_detects/ [2]https://www.youtube.com/watch?v=YPSazrEqlxo
