小鱼吐泡泡
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OpenMMLab第一课

OpenMMLab第一课

  • 通用视觉框架OpenMMLab
    • OpenMMLab部署框架
    • 计算机视觉算法应用案例
    • OpenMMLab的特点
    • 介绍机器学习
    • 介绍交叉熵
    • 介绍pytorch

通用视觉框架OpenMMLab

OpenMMLab第一课_第1张图片
非常开心参与了这一次关于OpenMMLab公开课程的学习，本次课程由张老师进行详细地讲解，覆盖了从计算机视觉的发展历程到OpenMMLab开源框架的介绍等内容。

OpenMMLab部署框架

OpenMMLab第一课_第2张图片
首先，介绍了OpenMMLab框架的整体部署结构信息，里面涵盖了主要的计算机视觉任务（图像分类/2D、3D目标检测、图像分割等）的算法库，可以解决目前主流的计算机视觉任务，实用价值较高。
OpenMMLab第一课_第3张图片
上图更加详细地介绍了OpenMMLab框架，并且可以将这些算法通过MMDeploy搭载到各个硬件平台上，比如部署到手机上、苹果电脑上等。

计算机视觉算法应用案例

OpenMMLab第一课_第4张图片
OpenMMLab的算法库第一个应用案例可以实现行人过马路的多目标检测、更细腻度的实例分割区分每个人物个体以及难度更大的全景分割，不仅分割人物个体还区分了背景马路、桥梁等。
OpenMMLab第一课_第5张图片
OpenMMLab的算法库第二个应用案例可以实现图像的分类，还详细介绍了图像分类模型的发展历程，由2014年提出的vgg模型到2021年sota模型swin-Transformer。
OpenMMLab第一课_第6张图片
OpenMMLab的算法库第三个应用案例是图像的分割，应用场景列举了无人驾驶汽车、遥感、医疗影像分析等。对于图像分割，OpenMMLab的算法库包括了420个以上的预训练模型，方便更好地运用。
OpenMMLab第一课_第7张图片
OpenMMLab的算法库第四个应用案例是2D、3D人体姿态建立以及人体关键点检测，并且通过播放视频展示了一个手部的关键点捕捉。
OpenMMLab第一课_第8张图片
OpenMMLab的算法库第三个应用案例是可以实现图像的修复，将残缺的图像进行复原，同时也可以图像的超分辨率生成等内容。

OpenMMLab的特点

OpenMMLab第一课_第9张图片
OpenMMLab是一个开放的体系，具有多元的生态项目合作，实现了产学研一体化过程，可以在GitHub上找到github.com/open-mmlab/mmdetection

介绍机器学习

OpenMMLab第一课_第10张图片

介绍交叉熵

OpenMMLab第一课_第11张图片
采用最大似然函数的交叉熵定义。

介绍pytorch

OpenMMLab第一课_第12张图片
介绍了pytorch的安装以及torch库的简要组成内容。
最后还热心的推荐了当前热门的研究方向
OpenMMLab第一课_第13张图片
今天的学习内容比较丰富，期待下一次的学习！（ps：打卡完成了！）

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