OpenMMLab AI实战营学习笔记——01 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍

本篇文章为OpenMMLab AI实战营学习笔记，想要具体了解可以跳转课程视频： 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍

一、OpenMMLab介绍

OpenMMLab构建了深度学习时代最具影响力的开源计算机视觉算法体系。它旨在：

• 提供优质库，降低算法重实现难度
• 创建针对各种后端和设备的高效部署工具链
• 为计算机视觉研发打下坚实的基础
• 用全栈工具链弥合学术研究和工业应用之间的差距

基于 PyTorch，OpenMMLab 开发了 MMEngine 提供通用训练和评估引擎，MMCV 提供神经网络算子和数据转换，作为整个项目的基础。自 2018 年 10 月首次发布以来，OpenMMLab 已经发布了 30 多个视觉库，实现了 300 多个算法，包含 2000 多个预训练模型。

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二、计算机视觉算法基础

   计算机视觉算法基础的学习可参考沐神的 《动手学深度学习》第一部分，即一到四章，主要讲述基础知识和预备知识。

   《动手学深度学习》主打在实践中学习大部分章节都以可执行代码为特色，注重深度学习中的交互式学习体验，根据需要将可运行代码与背景材料交错，在学习之前会先使用它，有助于给从业者提供快速解决问题所需的弹药，提前体会到训练模型的满足感，十分适合用于学习深度学习。