图像分类实战——OpenMMlab(1)

1、CV基础与框架体系

1.1 CV基础问题

1. objection detection（中间难度）

2. segmentation（最难）

1. semantic segmentation

1. 只找出不同的东西的框（简单一点）

2. 框由对角线两个点计科确定

2. instance segmentation（实例分割）

1. 找出不同东西的像素（最难）

3. classification（最简单）

1. 不用找出对应物体位置，只分辨物体即可

1.2 OpenMMlab

优点：

1. 实现了许多前沿论文

2. 不必重新炼丹

3. 基于pytorch

4. 可以把模型安排到硬件上

5. 对于新领域了解不用看综述，在openmmlab里看数据库即可了解最新的模型和数据库以及对应跑分

1.3 机器学习与神经网络基础简介

详见李沐d2l以及吴恩达，在此不做额外笔记