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OpenMMLab实战营打卡-第2课

1.介绍

传统方法：设计图像特征（1990s-2000s）

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特征工程的天花板

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从特征工程到特征学习

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层次化特征的实现方式

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AlexNet的诞生

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2.课程内容

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2.1 模型设计

卷积神经网络

轻量化神经网络

神经结构搜索

Transformer

2.1.1 模型介绍

AlexNet（2012）

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Going Deeper(2012-2014)

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VGG(2014)

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GoogleNet(2014)

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实验的反直觉

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ResNet34:

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SeResNet

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神经结构搜索

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Vision Transformers

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ConvNeXt(2022)

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2.1.2 轻量化卷积神经网络

卷积的参数量

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卷积的计算量

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降低模型参数量和计算量的方法

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MobileNet V1/V2/V3

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ResNeXt 分组卷积

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Vision Transformers

注意力机制 Attention Mechanism

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1D数据上的Attention

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2.2 模型学习

2.2.1 监督学习：基于标注数据学习

损失函数

随机梯度下降算法

视觉模型常用训练技巧

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优化目标&随机梯度下降

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基于梯度下降训练神经网络的整体流程

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学习率与优化器策略

权重初始化

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学习率对训练的影响

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学习率策略：

学习率退火Annealing

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学习率升温

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自适应梯度算法

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正则化与权重衰减 Weight Decay

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模型权重平均 EMA

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数据增强 Data Augmentation

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组合数据增强 AutoAugment & RandAugment

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组合图像 Mixup & CutMix

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标签平滑 Label Smoothing

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2.2.2 自监督学习：基于无标注的数据学习

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基于代理任务

基于对比学习

基于掩码学习

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