openMMLab 第9页

OpenMMLab AI实战营打卡-第1课

今天是开营第一次课，主讲人子豪兄介绍了计算机视觉的含义、发展，OpenMMLab简介及其体系、算法框架。也花了很长一段时间，重点介绍了机器学习和深度学习里面的一些理论。

m0_61420917·2023-02-03 11:14

OpenMMLab AI实战营打卡-第2课

今天主要讲解了图像分类和基础视觉基础，从卷积神经网络入手，主讲人介绍了很多非常理论的知识（诸如残差学习、神经结构、卷积核与运算），这对我理解计算机视觉以及之后调用神经网络打好了扎实的理论基础，之后的优化器部分，重温了上一节课的一些经典算法如随机梯度下降，也给出了新的学习率和优化器策略的讲解，对我入门这个领域大有裨益。

m0_61420917·2023-02-03 11:14

openmmlab训练营第一次课程心得体会

之后讲解了openmmlab开源算法体系的介绍，以及介绍了openmmlab中不同的算法方向与模型；之后讲解了计器学习基础，神经网络基础以及CNN。

clpbc·2023-02-03 11:43

OpenMMLab AI 实战营打卡笔记 #第一课

OpenMMLab是一个开源的计算机视觉学习平台，集成了计算机视觉任务的训练和评估，并可用于生产环境的部署。

庆天·2023-02-03 11:39

【OpenMMLab AI实战营笔记】01 计算机视觉之算法基础与OpenMMLab入门

一、计算机视觉基础1.定义计算机视觉是一门让计算机学会“看”的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容。2.任务计算机视觉任务主要包括图像分类、图像检测和图像分割，其中单目标任务包括图像分类和图像定位，多目标任务包括目标检测和图像分割。3.发展a.早期萌芽b.统计机器学习与模式识别c.数据驱动的视觉系统d.深度学习时代e.大模型时代4.应用计算机视觉的应用包括人脸识别、无人驾驶、风格迁移以及视频理

A-Little-Boy·2023-02-03 10:29

OpenMMLAB AI实战营第一课笔记

计算机视觉的发展计算机视觉是什么计算机视觉是一门让计算机学会"看"的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容计算机视觉的发展早期萌芽（1960-1980）统计机器学习与模式识别(1990-2000)ImageNet大型数据库(2006)斯坦福大学的李飞飞教授于2006年启动了ImageNet项目，旨在为计算机视觉算法研究提供一个大规模、优质的图片数据库，ImageNet迄今包含约2万类，共计约15

JeffDingAI·2023-02-03 10:58

OpenMMLab AI实战营课堂笔记（一）

计算机视觉的介绍计算机视觉是一门让计算机学会“看”的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容。计算机视觉的发展早期萌芽（1960~1980）统计机器学习与模式识别（1990~2000）视觉特征ImageNet大型数据库的建立（2006）初有成效的视觉系统（~2010）深度学习的时代（2012~）计算机视觉的任务难易程度：图像分类->目标检测->语义分类->实例分割应用：人脸识别、自动驾驶、动漫特效

Gawain2022·2023-02-03 10:28

OpenMMLab AI实战营-第一节笔记

Listitem第一节笔记通用视觉框架OpenMMLab1.MMDetection2.MMDetection3D3.MMSegmentation4.MMPose&MMHuman3D5.MMTracking5

赫兹赫·2023-02-03 10:58

OpenMMLab AI实战营第一天打卡笔记

2.OpenMMlab体系简介OpenMMLab中一些重要的框架。MMDetection：实现目标检查和分割MMclas

Flashflower·2023-02-03 10:58

OpenMMlab实战训练营课程笔记

第一节：经过张子豪老师的介绍，了解了OpenMMlab所设计的领域以及它的用处。

@zhou·2023-02-03 10:57

OpenMMLab AI实战营学习笔记——01 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍

本篇文章为OpenMMLabAI实战营学习笔记，想要具体了解可以跳转课程视频：计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍目录一、OpenMMLab介绍二、计算机视觉算法基础一、OpenMMLab介绍OpenMMLab

XuanDawn·2023-02-03 10:16

OpenMMLab AI实战营基础班第一讲笔记

计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系计算机视觉计算机视觉的应用计算机视觉的发展OpenMMLab开源算法体系OpenMMLab开源历程OpenMMLab架构算法训练-部署一体化算法框架介绍机器学习和神经网络简介卷积神经网络

jinglingsheshou·2023-02-03 09:37

OpenMMLab AI实战营课程笔记2

视觉任务的难点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。保留边缘轮廓的一些信息，应用于图像分类。不仅学习分类，还学习如何产生合适分类的特征。深度学习的思想。课程内容：1、函数如何设计2、如何求解一个好的参数，达到好的效果开端。AlexNetVGG将5*5拆解成3*3。更少的参数。配合边界填充保持分辨率。卷几层后进行一次降采样。GoogleNet参数量大大减少。人

拔丝红薯有点儿咸·2023-02-03 09:34

OpenMMLab AI实战营-笔记一

这里写自定义目录标题一、计算机视觉的简介二、计算机视觉的发展三、OpenMMLap简介一、计算机视觉的简介计算机视觉主要关于让计算机学会“看”，理解图像、视频中的内容。主要任务大的类别有图像分类、目标检测、和场景分割，每一项任务下面又有若干分支，比如场景分割又可以分为语义分割、实例分割、和全景分割，每一个分支都有若干需要解决的问题。二、计算机视觉的发展计算机视觉是以统计学、概率论为基础，早期研究以

代码的小白~·2023-02-03 09:30

OpenMMlab AI实战营打卡笔记DAY1

1.2主要任务·图像分类·目标检测·图像分割图像分割分为语义分割（对像素进行分割，不分割每个物体）与实例分割（对像素与物体进行分割，要分割每一个物体）part2OpenMMlab算法体系2.1OpenMMLabOpenMMLab

harry trolor·2023-02-03 09:21

OpenMMLab AI实战营 vol.01

第一课《计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍》，主要包括以下三部分：计算机视觉基础Classification,detection,segmentation,风格生成，视频理解等早期萌芽（1960

weixin_46292677·2023-02-03 09:20

OpenMMLab AI 实战营 Day 1

OpenMMLabAI实战营Day1主讲人张子豪（同济子豪兄）张子豪（同济子豪兄）1、检测、语义分割、实例分割等任务都属于空间细粒度的表征建模。2、从ResNet开始，计算机视觉对图像目标的辨识能力已经超越了人类视觉的辨识能力。3、图像分类的本质是在解表征学习问题，表征的质量提高了，就有助于其余下游任务的提升。4、MMDeploy支持ONNX等多种部署流程。5、MMDetection支持目标检测、

钢之乐学·2023-02-03 09:19

OpenMMLab AI实战营第一期

OpenMMLabAI实战营第一期第一期课程主要是入门的一些基础知识的介绍，这里就不做细节记录了。大致内容如下：计算机视觉入门知识介绍计算机视觉的应用计算机视觉的发展早期萌芽（1960~1980）：边缘检测等统计机器学习与模式识别（1990~2000）：EigeFace、Haar小波特征、VJ人脸检测，一些经典的视觉特征：SIFT、HOG等ImageNet（2006）初有成效的视觉系统（~2010

小毛激励我好好学习·2023-02-03 09:18

OpenMMLab实战营Day1

OpenMMLab介绍OpenMMLab浦视|是上海人工智能实验室的计算机视觉算法开源体系OpenMMLab是深度学习时代全球领域最全面、最具影响力的视觉算法开源项目，全球最大最全的开源计算机视觉算法库

FQiC_HFUT·2023-02-03 09:46

OpenMMLab AI实战营第一天笔记

计算机视觉基础与openmmlab介绍机器学习和神经网络简介机器学习基础机器学习是什么？从数据中学习经验，以解决特定问题。

leeleesir·2023-02-03 09:16

OpenMMLab AI实战营 note1

研究如何自动理解图像和视频中的内容计算机视觉应用动漫特效航拍转地图虚拟主播视频理解与自动剪辑计算机视觉发展早期萌芽（1960～1980）统计机器学习与模式识别（1990～2000）ImageNet大型数据库（2006）初有成效的视觉系统（～2010）深度学习时代（2012～）OpenMMLab

qq_36154705·2023-02-03 09:15

计算机视觉基础与OpenMMlab入门

计算机视觉简介计算机视觉（ComputerVision）又称为机器视觉（MachineVision），顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理（NaturalLanguageProcess，NLP）及语音识别（SpeechRecognition）并列为机器学习方向的三大热点方向。而计算机视觉也由诸如梯度方向直方图（Histogramof

mbws__·2023-02-03 09:44

OpenMMlab AI实战营第一课笔记

计算机视觉常见任务有：图像分类、目标检测、图像分割OpenMMLab是深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系，具有提供统一先进的底层架构；覆盖计算机视觉众多方向；提供最经典、最前沿的算法支持；提供统一的基准和开箱即用的工作等优点

qq_39614871·2023-02-03 09:44

OpenMMLab寒假AI实战营（CV）--day1

计算机视觉与OpenMMLab计算机视觉1.概念（是什么）让计算机会“看”的学科，让计算机看懂并理解图片、视频等（e.x.微信扫一扫识物，人脸识别、自动驾驶）（图片来源：通用视觉框架OpenMMLab计算机视觉与

假如明天不再来24·2023-02-03 09:43

【无标题】OpenMMLab AI实战营Day1笔记

二、OpenMMLab发展现状各个方向都有涉及，可以找到任何需要的算法，堪称深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系。例如：1、Arch

zhouhy124·2023-02-03 09:43

计算机视觉算法基础与 OpenMMLab笔记

CV引入首先介绍了分类，检测，分割（实例分割语义分割），关键点检测常见CV问题及其区别。CS231N里有讲~专用目标检测vs通用目标检测：你家的猫和猫视觉特征：OpenMMLabopenMMLab算法库基础知识：如何理解Batch:batch就是一批，你作为向量的一组Batch大小是一个超参数，用于定义在更新内部模型参数之前要处理的样本数。将批处理视为循环迭代一个或多个样本并进行预测。在批处理结束

Juli_Eyre·2023-02-03 09:13

OpenMMLab AI实战营笔记（一）

OpenMMLab基于pytorch开发，包含基本分类（MMClassification），检测（MMDetection），分割（MMSegmentation）库，部分小众的视觉任务也有相应的支持，还有轻量化框架

cyj5x·2023-02-03 09:42

OpenMMLab AI实战课笔记-第1节课

1.第一节课（课程链接）1.1计算机视觉任务计算机视觉主要实现以下目标：分类目标检测分割：语义分割、实例分割(对像素进行精确分类,像素粒度或细粒度)关键点检测1.2OpenMMLab框架框架选择：PyTorchOpenMMLab

Arrow·2023-02-03 09:11

【CANN训练营第三季】【进阶班笔记1】特邀直播笔记-OpenMMLab

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言主要内容1.OpenMMLab模型部署库MMDeploy1.1.OpenMMLab简介1.2.MMDeploy2.昇腾AI异构计算架构

Cyan2077·2023-02-03 09:11

openmmlab学习打卡1

openmmlab学习打卡1通用视觉框架OpenMMLab通过conda安装通用视觉框架OpenMMLab基于pytorch实现其中：分类算法在mmclassification模块下目标检测在mmdetection

王魚(Virgil)·2023-02-03 09:40

OpenMMLab AI 实战营 Day 1 笔记

A.计算机视觉问题类型和应用计算机视觉是一门让计算机学会“看”的学科，主要仍然是用CNN，DL等工具，数据驱动地完成训练。主要能够完成的工作有识别，分类，定位，检测，以及他们的各种结合和细化。这里举几个有代表性的例子：1.分类(识别图中物体)->定位(框选图中物体)->检测(框选图中不同物体)->分割(划分不同物体轮廓)2.语义分割->实例分割->关键点定位。关于应用，随着算法的更新换代（我就re

Ecron·2023-02-03 09:40

OpenMMLab AI实战营——01 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍

具体内容就不用多总结了，无非是计算视觉的应用、OpenMMLab体系，机器学习与深度学习的介绍。其他没什么。附gitee主页：OpenMMLabAI实战营从入门到放弃

Gauss17770430·2023-02-03 09:40

OpenMMLab AI实战营Day2 图像分类

目录一、图像分类二、卷积神经网络三、超越ResNet的图像分类模型1、神经结构搜索2、Transformer3、ConvNext四、轻量化神经网络五、VisionTransformer六、模型学习七、学习率与优化器调整策略八、数据增强一、图像分类图像分类：识别图像中的物体是什么传统处理方法：采用人工设计的特征提取算法提取特征，再采用机器学习算法进行训练从人工设计特征到学习特征的阶段：如今，通常可以

开始学AI·2023-02-03 09:09

OpenMMLab 训练营-个人笔记记录20230201

OpenMMLab训练营-笔记记录Localization表示一张图片里只有一个检测目标，是介于分类和检测之间的一个任务。

阿铁军·2023-02-03 09:38

【无标题】

经过一节课OpenMMLab的学习,让我理解到了我们的生活中，时时刻刻都应用着计算机视觉，我们的生活也离不开计算机视觉，不管是微信的扫一扫，还是抖音的换脸特效，这些都是计算机视觉很好的应用提现。

wandaoliubuzhuwa·2023-02-03 08:53

AI基础实战营第一课打卡笔记

计算机视觉发展史及其应用领域的简单介绍主要分为物体分类，目标检测，语义分割，实例分割OpenMMLab1.0和2.0的简单介绍及其优点通用，开放统一，灵活，迭代机器学习相关内容监督学习，无监督学习，强化学习神经网络的介绍及其训练如何衡量神经网络性能

z_whiskey·2023-02-03 08:52

（202302）OpenMMLabAI实战营CV——算法基础与OpenMMLab入门

系列文章目录OpenMMLabAI实战营CV——算法基础与OpenMMLab入门目录系列文章目录前言一、计算机视觉基础知识二、OpenMMLab开源算法体系简介三、机器学习的基础知识四、答疑环节前言此为我第一次参加

早上真好·2023-02-03 08:52

图像分类算法基础——OpenMMlab(2)

2、图像分类算法基础2.1进化历史人工构造特征工程已然过去，丢失信息大，准度低机器学习适合低维简单数据，高维数据难以处理（eg.瑞士卷分布）方向梯度直方图可以将将图像映射成一个相对低维的特征向量，同时保留足够识别物体的信息。深度学习数据特征为主流，从AlexNet开始超越人类，开启深度学习时代2.2卷积神经网络VGG定义了结构块方便使用一个真理：大卷积核拆分为多个小卷积核可以在相同感受野下用更少的

冰皇海神·2023-02-03 08:45

openmmlab——mmflow tutorials0 配置文件笔记

————————————————————————————————————————————最近在研究微表情识别领域，在研究光流特征时接触到openmmlab，这个框架集成了许多深度学习模型，我将后续继续学习

Firemoment·2023-02-03 08:42

使用`checkpoint`进行显存优化的学习笔记

（引用于《拿什么拯救我的4G显卡|OpenMMLab》）2写作思路只在nn.Module的上层模块使用checkpoint，而不是在大模型的forward函数中写作；3示例代码使

songyuc·2023-02-03 08:37

OpenMMlab社区开放麦＜第22期：姿态估计领域的前沿进展＞——笔记

姿态估计技术的发展对于行为分析、虚拟现实和自动驾驶等诸多应用都有着重要的意义。本期开放麦我们就邀请到了两位顶会顶刊论文作者和大家分享如何解决姿态估计中的前沿问题和一些新的姿态估计任务和解决方案。姿态估计领域什么是姿态估计姿态估计又叫做关键点的检测。这个任务旨在预测人为定义的、具有明确语义的关键点的位置，比如说肩膀、膝盖等。这里展示了一张图片，输入一张两个舞者的图片。然后姿态估计网络就会检测出这个人

郑琳潇·2023-02-03 08:36

2023OpenmmLab实战训练营第一期（一）

一、计算机视觉及其应用计算机视觉是赋予计算机“看”的能力的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容计算机视觉的应用图像识别、人脸识别自动驾驶、环境感知图像生成、画风迁移视频理解与自动剪辑根据文本描述生成图片计算机视觉学习斯坦福cs231n课程b站同济子豪兄cs231n中文精讲北邮鲁鹏-计算机视觉与深度学习二、机器学习和神经网络简介机器学习基础1.1机器学习是什么？正如汤姆·米特切尔所说，用于从数据

青人子木·2023-02-03 08:05

江湖召集令丨OpenMMLab 邀你一起搞大事

吃瓜时间官宣没错，相信有些小伙伴已经猜到了OpenMMLab又将迎来新的开源库啦划重点，这一次是联合开源！！！

OpenMMLab·2023-02-03 08:34

openmmlab课程学习笔记（一）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录引言一、视觉特征二、OpenMMLab生态三、训练流程四、基础知识五、pytorch引言本文章作为学习笔记，记录在openmmlab

我看你像个球·2023-02-03 08:33

OpenMMLab 生成模型算法库发布，打工人也能玩转图像生成！

今天想跟大家介绍一下我们OpenMMLab的新成员：✨MMGeneration✨MMGeneration基于PyTorch和MMCV，是一个针对生成模型而设计的开源框架。

我爱计算机视觉·2023-02-03 08:02

《计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系》课堂笔记

计算机视觉分类、检测和分割语义分割、实例分割关键点检测总体架构算法框架介绍机器学习和神经网络机器学习的用武之地就是那些难以通过简单算法解决的问题(简单=人理解范围、可以手工设计出来的算法)监督学习：数据之间存在某种映射关系，如何基于有限的数据样本推断出这种关系?无监督学习：数据自身是否存在某种"结构"或"规律"?强化学习：如何和环境交互，以获得最大收益?

再多亿点可爱·2023-02-03 08:32

OpenMMLab AI实战营Day1 2.1

通用视觉框架OpenMMLab计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系——张子豪（同济子豪兄）计算机视觉计算机视觉是一门让计算机学会"看"的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容。

huyeovo·2023-02-03 08:59

吴恩达《深度学习专项》笔记（十）：卷积神经网络的基础构件

想具体了解有哪些计算机视觉任务，可以直接去访问OpenMMLab的GitHub主页：https://github.com

大局观选手周弈帆·2023-02-03 08:28

Open-mmlab学习笔记 D1

本次课程让我对计算机视觉及其发展历程有了一个基本的了解，让我对openmmlab算法体系和算法框架有了一定的认知。

weixin_56985645·2023-02-03 08:24

2023-2-1-openMMLab AI实战营笔记（一）

一、计算机视觉基础概念及应用计算机视觉任务：图像分类（classification）、目标检测（objectdetection）、图像分割（segmentation）。其中图像分割又分为语义分割（semanticsegmentation）、实例分割（instancesegmentation）。后者不仅将像素抠出来还区分类别。计算机视觉处理任务：12年Alexnet之后，深度学习的使用错误率不断下降

蟹老板882·2023-02-03 08:24

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