weixin_59605625的博客

一、使用API进行推理新图片。二、使用自定义数据集训练模型。

什么是语义分割：抠图+分类应用：自动驾驶+医疗影像。

mmdetection工具包。

目标检测：给定一张图片，用矩形框框出所有感兴趣物体同时预测类别。

介绍mmclassification工具包使用mmcls推理代码：推理工具：MIM工具：环境搭建：然后介绍使用pytorch框架实现分类模型的代码：（https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html)之后介绍mmcls的推理-配置文件+参数文件：（https://github.com/open-mmlab/mmclassification)之后介绍配置文件(.py)之后介绍train代码

图像分类：给一张图片，识别图片中的物体是什么计算机难以通过简单代码实现，使用“学习”。——采集数据、定义模型、训练、预测早期使用特征工程，之后深度学习。

计算机视觉任务：图像分类（classification）、目标检测（object detection）、图像分割（segmentation）。机器学习流程：训练（采集数据、标注数据、训练数据）、验证（训练集、测试集、验证集）、应用（部署到实际业务系统）MMPose&MMHuman3D：人体分析（2D/3D、图像/视频、形状/关键点、全身/人脸/人手）MMDetection：目标检测、实例分割、全景分割（基于实例分割，+背景分割）MMEditing：图像像素处理（图像修复、抠图、超分辨率、图像生成）