下雨了收衣服去
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OpenMMLab AI 实战训练营笔记 02

什么是图像分类？

根据各自在图像信息中所 反映 的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。

问题的数学表达

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视觉任务的难点

图像的内容是像素整体呈现出的结果，和个别像素的值没有直接关联，难以遵循具体的规则设计算法。

机器学习的局限

机器学习算法善于处理低维、分布相对简单的数据。而图像数据在几十万维的空间中以复杂的方式“缠绕”在一起，常规的机器学习算法难以处理这种复杂数据分布。

传统方式

设计图像特征
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在 ImageNet 图像识别挑战赛里，2010和2011年的冠军队伍都使用了经典的视觉方法，基于手工设计的特征 + 机器学习算法实现图像分类，Top-5 错误率在 25% 上下。
受限于人类的智慧，手工设计特征更多局限在像素层面的计算，丢失信息过多，在视觉任务上的性能达到瓶颈。

从特征工程到特征学习

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卷积神经网络

AlexNet

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VGG

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GoogLeNet

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ResNet

模型层数增加到一定程度后，分类正确率不增反降
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更强的图像分类模型

  1. Neural Architecture Search
  2. Vision Transformers
  3. ConvNeXt

训练技巧

  1. 权重初始化
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  2. 学习率对训练的影响
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  3. 学习率策略：学习率退火 Annealing
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  4. 学习率升温 Warmup
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  5. Linear Scaling Rule
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  6. 正则化与权重衰减 Weight Decay
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  7. Early Stoping
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  8. 模型权重平均 EMA
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  9. Stochastic Weight Averaging
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数据增强方式

  1. 几何变化
  2. 色彩变换
  3. 随机遮挡
  4. 组合数据增强
  5. 标签平滑 Label Smoothing

模型相关策略

  1. 丢弃层Dropout
  2. 随机深度 Stochastic Depth

图像分类工具包 MMClassification

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