零基础入门CV赛事，理论结合实践

最新推荐文章于 2025-07-19 14:54:10 发布
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本文作者阿水，分享了Datawhale与天池合作的零基础CV赛事——街景字符识别，介绍了赛事目标、数据及Baseline。通过三种解题思路，包括定长字符识别、单词或句子视角、字符位置检测，帮助初学者理解计算机视觉中的字符识别问题。同时，文章提及了Baseline中的关键知识点，如数据处理、模型构建和优化，并提供了直播和录播资源。

 Datawhale干货 

作者：阿水，Datawhale成员

本次分享的背景是，Datawhle联合天池发布的学习赛：零基础入门CV赛事之街景字符识别。本文以该比赛为例，对计算机视觉赛事中，赛事理解和Baseline两部分内容进行解析，帮助大家更好地学习实践。同时进行了直播分享（今晚7点在阿里天池直播分享，录播上传后原链接可回看）：

https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12586971.1001.1.11be32bcSt2XSi&liveId=41167

分享大纲

1. 赛题介绍

  • 介绍赛事主题、目标、数据及赛事资源；

2. Baseline

  • 提出了三种解题思路及部分实现代码；

3. 知识点

  • Baseline涉及知识点，模型提升及其他思考。

赛题介绍

本场比赛为零基础入门系列第二场，详情链接：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction

本赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测真实场景下的字符识别，这是一个典型的字符识别问题。

字符识别是将图像信息转化为可以使用的计算机输入的一种技术，是计算机视觉领域中最经典的应用，在业内也已经有了较为成熟的业务落地场景。

赛事参考资料（已开源）

Baseline

赛题本质是分类问题，需要对图片的字符进行识别。但赛题给定的数据图片中不同图片中包含的字符数量不等。完整baseline地址：

https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.9.2ce832bc79Tnrp&postId=108342

  • 解题思路1：抽象为一个定长字符识别问题。

  • 解题思路2：将图片数据视为一个单词或句子。

  • 解题思路3：首先将字符的位置进行识别，利用物体检测的思路完成。

最后，给出解题思路1的代码实现。

知识点

Baseline中涉及读取数据、构建模型、预训练模型、验证模型等知识点，这些在比赛中都是必不可少的操作。

同时，想要拿到好的名次，不断进行优化是必须的。

最后，介绍如何寻找新的突破点。

视频链接：https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12586971.1001.1.11be32bcSt2XSi&liveId=41167

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[ai]从零开始deep
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<think>好的，我需要帮用户解答关于从零开始学习深度学习的教程和资源的问题。首先，用户提到了两个参考引用，分别是DeepSeek的学习指南和Colab的教程。我应该结合这两个资源，并补充其他必要的信息，确保回答结构清晰，符合用户的要求。 首先，我应该分步骤来引导用户。第一步是掌握数学基础，特别是线性代数、微积分和概率统计，这些都是深度学习的基石。然后，编程基础部分需要强调Python和PyTorch/TensorFlow的学习，这可能要提到参考中的Colab资源，因为它提供了GPU支持，适合新手。 接下来，机器学习基础部分可能需要推荐一些经典书籍，比如《深度学习》，并提到参考中的DeepSeek指南。理论与实践结合很重要，所以需要提到课程和实战项目，比如吴恩达的课程，同时结合Colab的实际操作。 然后，深入框架部分需要详细说明PyTorch和TensorFlow的选择，并引用参考中的资源。论文阅读和社区参与也是进阶的关键步骤，可以推荐顶会论文和平台如GitHub。持续学习部分需要强调跟进最新技术和参加比赛，如Kaggle。 最后，整合用户提供的引用资源，确保在适当的地方添加引用标识，比如在提到系统学习时引用[^1]，在提到Colab时引用[^2]。同时，生成的相关问题要覆盖数学基础、工具选择、优化方法、项目建议、数学不足的影响以及Colab的优势，这些都能帮助用户进一步探索。 需要检查是否所有数学公式都正确使用了$...$或$$...$$格式，确保没有使用任何Markdown格式，语言口语化，结构清晰。最后，验证引用是否正确添加，相关的问题是否覆盖了用户可能感兴趣的各个方面。</think>### 从零开始学习深度学习的教程和资源 #### 1. **数学基础** - **核心内容**: 线性代数（矩阵运算、特征值分解）、微积分（梯度、链式法则）、概率统计（贝叶斯定理、分布函数）。 - **资源推荐**: - 《深度学习》书中数学基础章节。 - 3Blue1Brown的线性代数和微积分系列视频（B站可搜）。 #### 2. **编程基础** - **语言与工具**: 掌握Python语法，学习NumPy、Pandas数据处理库。 - **实践工具**: 使用Google Colab免费GPU资源运行代码（无需本地配置）[^2]。 - **示例代码**: ```python import numpy as np # 创建张量 x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ``` #### 3. **机器学习基础** - **理论**: 从线性回归、逻辑回归过渡到神经网络，理解损失函数（如交叉熵$L = -\sum y_i \log(p_i)$）、优化算法（如梯度下降$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla L$）。 - **书籍**: 《深度学习》（花书）系统讲解前馈网络、反向传播。 #### 4. **深度学习框架** - **PyTorch vs TensorFlow**: - PyTorch动态图适合研究，代码更灵活； - TensorFlow静态图适合工业部署。 - **实战教程**: - 官方文档+Colab实例（如图像分类MNIST）。 #### 5. **项目进阶** - **方向示例**: - 计算机视觉：目标检测（YOLO）、图像生成（GAN）； - 自然语言处理：情感分析（LSTM）、翻译（Transformer）。 - **数据集**: Kaggle竞赛、Hugging Face模型库。 #### 6. **论文与社区** - **顶会论文**: 阅读NeurIPS、ICML的最新研究，复现开源代码。 - **社区**: 参与GitHub项目，关注Reddit的r/MachineLearning。 --- ### 相关问题 1. 学习深度学习需要哪些数学基础？例如，如何理解反向传播中的链式法则$ \frac{\partial L}{\partial W} = \frac{\partial L}{\partial y} \cdot \frac{\partial y}{\partial W} $？ 2. 如何选择PyTorch和TensorFlow？两者的计算图差异对实际应用有什么影响？ 3. 在训练神经网络时，如何通过调整学习率$\eta$或使用Adam优化器加速收敛？ 4. 有哪些适合新手的深度学习项目？例如，用Colab实现手写数字分类？ 5. 如果数学基础薄弱，能否通过工具（如AutoML）快速入门？可能有哪些局限性？ 6. Google Colab的GPU资源如何分配？免费版与付费版性能差异有多大？ --- 通过系统学习（如所述）并结合实践工具（如[^2]），可逐步掌握深度学习的核心方法。
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