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计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍

计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍

  • 学习之路从头开始
  • 第一节课的内容主要是介绍OpenMMLab框架和机器学习基础知识介绍

学习之路从头开始

第一节课的内容主要是介绍OpenMMLab框架和机器学习基础知识介绍

具体内容如下：
视觉领域主要有以下几个方向：图像分类 目标检测 图像分割（语言分割 实例分割）

视觉领域的应用场景多范围广：人脸识别、自动驾驶等。

openMMLab框架优势
算法训练-部署-优化一体化
相关库：
MMDetection：目标检测 实例分割 全景分割 3D点云
MMclassification 分类
MMsegmentation 语义分割
MMTracking 追踪
目前更新到2.0版本

机器学习基础

  1. 介绍了什么是机器学习 为什么要机器学习

  2. 机器学习中的分类问题

垃圾分类。特征分类。线性分类。感知器的产生

机器学习的基本流程：
训练 验证 应用

  1. 神经网络的介绍

  • 神经元。 多层感知器。多分类任务
    神经网络的训练

  • 损失函数：判断模型训练的好坏程度
    交叉熵损失

  1. 梯度下降算法

  2. 卷积神经网络的介绍

  3. pytorch深度学习框架

keep studying

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