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Computer Visio Tasks学习笔记 2.1

OpenMMLab：OpenMMLab

学视频：1 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍_哔哩哔哩_bilibili

Computer Visio Tasks

Visio 对图像和视频的信息进行模式识别和数据挖掘，利用算法来实现

功能方法种类：分类检测、实例分割（需要区分每一个单独的物体）、语义分割、关键点检测

算法库

MMDetectiom

目标检测、实例分割、全景分割

MMDetectiom 3D

通过激光雷达对物体的3d位置识别计算

MMClassification

图像分类

MMSegmentation

语义分析算法库

MMPose & MMHuman3D

人体姿态估计算法库

MMAction2

动作识别

MMEditing

图像处理，图像修复、抠图、超分辨率、图像生成

机器学习

一个计算机程序使用过往的经验中学习，使用数据驱动，解决新技术的问题

解决问题顺序：

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；

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：在一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

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

Computer Visio Tasks学习笔记 2.1_第1张图片

分类问题分为：线性分类，非线性分类（使用到神经网络）

损失函数

交叉熵损失

损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎 (zhihu.com)

神经网络的训练流程：1.计算样本的损失2.计算样本损失的梯度3.根据梯度信息更新参数

卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）详解 - 知乎 (zhihu.com)

卷积层输入输出之间的链接仅存在于局部空间，且连接的权重在不同输出单元之间是共享的。

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