AI实战营打卡笔记 第一天

1.计算机视觉是什么？

计算机视觉是让机器学会如何理解视频或图像中的内容。

具体的案例有:微信扫一扫识别物体。

2.计算机视觉的发展

由三维的视觉计算理论到机器学习进行识别再次进化到深度学习。

3.Open MMLab

通用：强大训练器：负责构建模型、数据等组件；各算法库构造 Runner 即可。

统一：模块抽象：抽象模块数量丰富；清理了函数式定义，增加模块或者模块方法。

统一：训练流程：统一20 多个算法任务的训练流程；支持自监督、半监督、少样本学习。

统一：数据接口：N 个算法库，一套接口定义；多模态、多任务训练的统一接口； 半监督、自监督、少样本学习的统一接口。

灵活：训练流程控制：获取任意位置信息，进行可视化分析。

4.机器学习的基本流程

以分类问题为例，采用机器学习的方法解决实际问题通常需要3个步骤:

4.1训练

我们需要采集一些数据，标注它们的类别，从中选取一部分用于训练分类器，得到一个可以用于分类的

分类器

4.2验证

从采集、标注的数据中另外选取一部分，测试所得分类器的分类精度

验证所用的数据不能和训练重合，以保证分类器的泛化性能:在-部分数据上训练的分类器可以在其余

的数据.上表现出足够的分类精度

4.3应用

将经过验证的分类器集成到实际的业务系统中，实现对应的功能

在应用阶段，分类器面对的数据都是在训练、验证阶段没有见过的