江选
江选

OpenMMLab AI训练营第一课笔记

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计算机视觉任务：图像分类，目标定位和分类（目标检测），语义分割，实例分割，关键点检测等。

图像分类任务是计算机视觉任务的基础。

计算机视觉应用

无人驾驶

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动漫特效

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虚拟主播（人脸关键点检测）

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视频自动剪辑

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计算机视觉发展

早期萌芽（1960-1980）：边缘检测

统计机器学习与模式识别 (1990-2000）：根据特征涉及检测器（特征工程）。难度大，鲁棒性差。

ImageNet 大型数据库建立 (2006）

初有成效的视觉系统 (-2010）

深度学习的时代 (2012~）：机器自己学习图像特征

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当今：

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开源成为人工智能领域发展引擎：随着深度学习、计算机视觉等学科的发展，各大研究机构和公司陆续开源自己的深度学习框架， 论文发表同时开源代码也成了行业内的习惯和共识

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OpenMMLab

总体现状

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开源历程

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总体框架

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算法部署统一

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算法框架：

MMDetection：目标检测，实例分割...

MMDetection3D ：无人驾驶空间建模...

MMClassification：图像分类

MSegmentation ：图像分割 MMPose & MMHuman3D：关键点检测，人体姿态检测...

MMTracking：目标跟踪

......

OpenMMLab2.0整体介绍

强大的训练器

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OpenMMLab AI训练营第一课笔记_第14张图片

模块抽象

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数据流程

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数据接口

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灵活训练流程控制

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日志可视化

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    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
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