openmmlab实战营day1

昨天晚上是openmmlab的第一节课。介绍的内容都比较的基础，基本上是对后面要学的东西的一些概括。
计算机视觉的主要任务，通过一套算法对图像信息进行数据分析。
最基础的三大任务：分类，检测，分割
目标检测（在图像分类上增加了很多信息，既有类别又有位置信息，位置由框来体现，通过左上角的横纵坐标和右下角的横纵坐标来确定。
图像分割任务：能够把像素点直接扣出来。
分割也分为两类，一种是直接对像素进行分类，也就是语义分割semantic segmentation
另一类叫实例分割，不仅把像素分出来，而且把同一类别的不同物体识别出来。
还有全景分割。
关键点检测：输出点的坐标，手部关键点，脸部关键点，人体关键点检测，属于一种模式识别。
除了图像分类之外，其他都属于像素粒度的数据挖掘

介绍openmmlab算法体系，是一个具有国际影响力的开源算法体系，目前开发了2000多个算法模型，以及20个算法库。


支持部署一体化，运用mmdeploy可以把其他算法库训练的模型转化到硬件厂商支持的格式。（这个我非常感兴趣）

第三部分是机器学习以及卷积神经网络的基础知识，因为我学过了就没做笔记了。