OpenMMLab AI实战营Day1 计算机视觉算法基础与 OpenMMLab
目录
一、计算机视觉任务
计算机视觉三大基础任务分类、检测、分割。
分割分为两种语义分割Semantic Segmentation、实例分割Instance Segmentation
自从2012年AlexNet降世深度学习技术广泛应用于计算机视觉任务中。
二、计算机视觉的应用
自动驾驶
图像生成风格迁移 
视频理解与自动剪辑
三、计算机视觉的发展
人工设计特征阶段
为了从海量数据中去学习物体的特征建立了ImagNet大型数据集
2012年AlexNet提出后开始进入深度学习时代
最后开发者欢迎的开发框架Pytorch。OpenMMLab是基于Pytorch开发的开发工具。
四、OpenMMLab介绍
OpenMMLab官方网站https://openmmlab.com/
OpenMMLab 浦视 | 是上海人工智能实验室的计算机视觉算法开源体系 OpenMMLab是深度学习时代全球领域最全面、最具影响力的视觉算法开源项目全球最大最全的开源计算机视觉算法库为学术和产业界提供一个可跨方向、结构精良、易复现的统一算法工具库。
OpenMMLab 已经累计开源了超过 30 个算法库涵盖分类、检测、分割、视频理解等众多研究领域拥有超过 300 种算法、2,400 多个预训练模型。
OpenMMLab总体构架
MMDetection算法框架介绍
MMClassfication算法框架介绍
MMSegmentation算法框架介绍
MMPose & MMHuman3D算法框架介绍
MMTracking算法框架介绍
MMAction2算法
MMOCR算法框架介绍
MMEditing算法框架介绍
