20230201第一天（计算机视觉之算法基础鱼OpenMMLab入门）-张子豪

课程分为三部分，第一部分介绍了openmmlab主要类别、任务方向、基础架构和一些功能演示等；第二部分介绍了深度学习的一些基本概念和实现方式，包括全连接网络、卷积神经网络、softmax等；第三部分介绍了环境安装的一些内容（未细讲，在各个jupyter notebook中有详细安装步骤）。子豪大神详细回答了所有问题。本节课算是对以前学的基础知识做一个回顾。

20230202第二天（计算机视觉之图像分类算法基础）-王若晖

课程首先介绍了计算机视觉模型的历史，然后通过ImageNet竞赛的历史介绍了深度学习经典模型，包括AlexNet，VGG、GoogleNet、ResNet，介绍了一些近年来卓有成效的深度学习成果。第二部分介绍了卷积神经网络的一些主要结构和transformer结构，任务类型，数据增强和模型优化与训练策略，对有重要影响力和卓有成效的工作进行了回顾，介绍主要思路、思想。总体来说是快速回顾了一遍。

20230203第三天（计算机视觉之图像分类）-王若晖

课程不适合小白，更适合有一定python基础和深度学习经验的研究人员和科研人员，王若晖大神介绍了基于openmmlab的分类实战过程，可以看出Openmmlab是一个高度集成的算法库，同时大大降低了代码编写量，对工程能力较弱的研究人员和初入行着更为友好，整个实现过程较为简洁。超算中心老师详细介绍了超算使用方法，内容很详细。

20230206 第四课（目标检测）-王若晖

首先简单介绍了目标检测任务及应用场景，之后讲解了目标检测发展过来中的一些重要思想、思路。第三部分讲解了基础知识如锚框（bounding box）、Fast R-CNN、非极大值抑制等。目标检测任务分为两步法和一步法，两步法就是分为两个阶段，先生成多个目标区域框，然后在经过进一步识别标注目标框，代表性算法有faster R-CNN，Mask R-CNN等。一步法就是一次生成目标框，代表算法有YOLO（you only look once，名字就体现出来了）SSD等，此外还有无锚框算法（类似热力图生成）和transformer等。
需要注意的问题：

1. 多尺度问题。解决方法：可以使用金字塔结构和级联方式
2. 正负样本不均衡问题。解决方法：一是可以使用困难负样本挖掘（hard negative mining）策略，只选取分类损失最大的负样本计入损失；二是可以在损失添加权重来平衡正负样本的损失大小。

20230206 第五课（MMDetection）-王若晖

本节课属于实践课，或者说实战课。主要讲了MMDetection这个工具箱，MMDetection主要支持目标检测和实力分割两类任务，包含了440+个模型，算法类型包含了昨天讲的一阶段和二阶段方法、级联方法等等。后续演示了MMDetection安装，以mask r-cnn、YOLOV3等模型讲解了MMDetection实现过程，主要是配置文件、数据标注、pipeline等。

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