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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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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