【openmmlab框架学习笔记（一）】

原创已于 2023-02-08 16:17:07 修改 · 569 阅读

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#学习 #计算机视觉 #人工智能

于 2023-02-02 15:35:23 首次发布

文章介绍了OpenMMLab，一个通用视觉框架，用于计算机视觉任务如目标检测、图像分类、语义分割等。它包括多个模块如MMDetection、MMSegmentation和MMTracking。此外，文章还简述了机器学习和神经网络的基础概念，以及它们在计算机视觉中的应用。

通用视觉框架OpenMMLab--计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系

计算机视觉
- 计算机视觉是什么？
OpenMMLab开源算法框架体系
机器学习和神经网络简介
- 机器学习
- 神经网络- - - 一类拟合能力非常强的函数

本次学习，是通过张子豪（B站同济子豪兄）讲解学习的，主要讲了计算机视觉的入门知识；OpenMMLab开源算法的基本框架以及主要的一些模块；最后讲解了神经网络是什么，详细讲解了神经网络模型的工作机制。课程视频B站搜索OpenMMLab，在其主页可以看见。详细链接 B站OpenMMLab视频第一讲https://www.bilibili.com/video/BV1Ty4y1X7X1/?spm_id_from=333.999.0.0

计算机视觉

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
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下面为一些机器视觉的实际应用
图像识别：识别图像中的物体是什么

人脸识别：

智能驾驶： 智能驾驶中的智能感知

航拍转地图：

OpenMMLab开源算法框架体系

OpenMMLab总括

总体现状：
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OpenMMLab开源例程：

总体架构概览：

算法训练 – 部署一体化：

算法框架介绍

MMDetection
其中目标检测算法，可以实现目标检测，实例分割，全景分割等功能。
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下图可以更加清晰的了解到什么是分类，检测和分割。以及语义分割和实例分割。在自动驾驶领域中，全景分割时很重要的一个技术手段。

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MMDetection3D
MMDetection3D包含了7个数据集，17钟不同的算法，80+个预训练模型，可以训练检测点云、传统图像数据，并将其用三维目标框圈起来。

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MMClassification

MMSegmentation

MMPose & MMHuman3D
关节检测可以应用于动作预测或者像引体向上、深蹲等计数上。子豪兄还说到了一个守望先锋的插件–微笑开枪，就是后面的那个人脸检测，贼有意思。
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MMTracking
这个可以应用于，某个商店（超市、奶茶店等）的人流量预估，便于选址。

MMAction2

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MMOCR

MMEditing

OpenMMLab2.0简介

2.0架构
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机器学习和神经网络简介

机器学习

机器学习是什么？
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E." ——Tom M. Mitchell (1997)

从数据中学习经验，以解决特定问题

机器学习的典型范式
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机器学习的基本流程

神经网络- - - 一类拟合能力非常强的函数

BPNN是一种当下的应用比较广泛的智能算法，是MLP的一种，是用于寻找数据集中非线性的、复杂的数据关系。它是基于生物神经网络的原型，对其进行抽象和模拟，模仿人脑思考问题的方式和方法，能很好的去发掘数据之间的相关性。其主要用去数据的建模和预测。
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神经元

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多层感知机

多分类任务

上述，为我整理的第一次课的最基础内容，后续的关于神经网络的具体训练，以及卷积神经网络（CNN）的工作原理等，第一次课讲了一部分，但因为并不是很基础的内容，而且网络上也有很多文章讲解了这些，可以直接搜索查看。