OpenMMLab第一天学习_计算机视觉算法

突出人工智能领域优势和交叉融合，特色的MMLab主要研究方向：

机器学习、强化学习、半监督/弱监督/自监督学习等方向的前沿方法和理论

长视频理解、3D视觉、生成模型等的计算机视觉新兴方向

物体检测、动作识别等核心方向的性能突破

深度学习的创新应用探索，以及与医疗、社会科学、艺术创作等领域的交叉创新

深度学习时代，算法与计算、系统框架、以及计算机体系结构的结合创新

课后实践相关代码：

PyPi设置

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install --upgrade pip

•OpenCV安装

pip install opencv-python

•PyTorch安装(CPU版)：https://pytorch.org/get-started/locally/

pip install torch torchvision torchaudio

•MMPose安装：https://mmpose.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html#id2

pip install -U openmim

mim install mmcv-full

pip install mmpose