Gawain2022
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OpenMMLab AI实战营 课堂笔记（一）

计算机视觉的介绍

计算机视觉是一门让计算机学会“看”的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容。

计算机视觉的发展

早期萌芽（1960~1980）

统计机器学习与模式识别（1990~2000）

视觉特征

ImageNet 大型数据库的建立（2006）

初有成效的视觉系统（~2010）

深度学习的时代（2012~）

计算机视觉的任务

难易程度：图像分类->目标检测->语义分类->实例分割

应用：人脸识别、自动驾驶、动漫特效、航拍转地图、虚拟主播（人脸关键点检测）、视频的理解与处理

AlexNet

OpenMMLab开源算发体系

算发框架介绍：MMDetection、MMDetection3D、MMClassification、MMSegmentation、MMPose&MMHuman3D、MMTracking、MMAction2、MMOCR、MMEditing。

机器学习与神经网络简介

机器学习的典型范式

监督学习、无监督学习、强化学习

机器学习的分类问题

特征与分类

线性分类器与非线性分类器（神经网络）

卷积神经网络

OpenMMLab AI实战营 课堂笔记（一）_第1张图片

PyTorch环境配置与基本使用

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