openmmlab第二次课程随记

感想

第二次课程：
本次课程主要聚焦于图像分类算法，详细介绍了AI算法和传统图像算法的特点，从演变历史和实现方式等方面告知了我们AI算法的巨大优势。之后从算法原理——卷积神经网络入手，解释了早期实用的卷积神经网络架构，例如AlexNet、Going Deeper等，再此基础之上，为解决卷积神经网络过深梯度消失等问题，又介绍了卷积神经网络的演变版本——残差网络、Transformers、轻量化卷积等模型。还介绍了监督模型和非监督模型，以及最后的数据处理方式，而这些都集成在了mmclassification之中，方便用户使用。