OpenMMLab学习笔记

计算机视觉与OpenMMLab 开源算法体系

计算机视觉是什么

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实际应用:图像识别，自动驾驶，动漫特效，航拍转地图（图像生成），虚拟主播（元宇宙等），视频理解与自动剪辑等。

计算机视觉的发展

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时至今日：新方向

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OpenMMLab

MMLab发展历史

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MMLab总体现状

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总体架构概览

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算法训练-部署一体化

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算法框架介绍-MMDetection

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算法框架介绍-MMDetection3D

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算法框架介绍-MMClassification

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算法框架介绍-MMSegmentation

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算法框架介绍-MMPose & MMHuman3D

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算法框架介绍-MMTraking

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算法框架介绍-MMAction2

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算法框架介绍-MMOCR

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算法框架介绍-MMEditing

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架构优势

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通用：强大的训练器

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统一：模块抽象

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统一：训练流程

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统一：数据接口

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全球范围影响力

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行业应用案例

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深度学习算法基础

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从感知机到神经网络

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神经网络

DeepNeuralNetwork

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神经网络的激活函数

第一步：线性回归

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第二步：激活

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Feedforward NN

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PS：激活函数可以每一层都不同。

神经网络是DL的有效方法

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PS：大量的矩阵运算需要GPU加速。

神经网络的输出层

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Deep = many hidden layer

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BP反向神经网络算法

回到深度学习三步走

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如何评价性能好坏

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用损失函数来衡量NN的好坏

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损失函数/代价函数

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MMClassification 介绍与代码实践

MMClassification 代码实践2

目标检测