通用视觉框架OpenMMLab 第一课速通版
体验与评价
首先总体评价第一课，是UP张子豪讲的课，B站我也一直有关注。可能第一节课讲的比较基础比较入门的原因，我听着听着就觉得没太多营养，就退了，打算回头倍速看看回放。但是到目前为止，我也没有看到官方上传直播回放，无奈，先打开人家放出来的课件资源，简简单单记录一下小笔记准确的说是我编撰此笔记的时候刚放出来，我觉得第一节课的内容看PPT速通就行了。
第一节课有价值的内容速览：
- 都有哪些框架，各自有什么能力，可以让你知道，当你有需求的时候，你可以向什么寻求帮助~
关于OpenMMLab总体现状
简单来说，涵盖了CV方向绝大多数方向，包括了丰富的，经典的，前沿的算法（但其实这些都不惊讶我的，让我喜欢的是OpenMMLab社区透露出来的人气，一直有热度，很活跃~，不愁没前途）
框架介绍
MMDetection
包括目标检测，实例分割，全景分割。这个框架的使用是我特别需要关心的。至于其他的框架，简单带一带过一过罢了。（至于这个框架怎么用，看后续课程）
MMDetection3D
看了PPT效果图，有点牛，但不关我事~ 不搞这个
MMClassification
分类模型，因为任务过于经典了，所以还是稍稍关注一下下吧~
MMSegmentation
语义分割的模型，涉及无人驾驶汽车，遥感和医疗影像分析。这个框架也是需要我特别注意的一个。
MMPose & MMHuman3D
一个有趣的框架，让我想起B站林逸的一个视频，FPS游戏设计一个AI外挂，如果我哪天显得没事的时候，没准可以玩一玩这个框架~
MMTracking
跟踪的算法框架，我不很懂，暂时我用不到，但以后说不准
MMAction2
动作识别，这又让我想起林逸的一个视频《让👴🏻康康》，对不规范坐姿的检测。反正就是挺好玩的。
MMOCR
文本检测识别相关的，如果以后有啥比赛和这个相关的（我印象里貌似不少）可以拿这个框架试试水~
MMEditing
又是一个有趣的框架，设计图像修复，超分，图像生成，可恶，为啥俺的研究方向不是这个！
架构介绍
PPT用一些我看不懂的图，说明了一下这个架构是多么多么合理，但无奈本人还是个编程菜鸡，我看完这些花里胡哨的图片也并不关心它架构是具体怎么设计的，简要概括是，基本的功能，你能想到的，都给你体贴地实现了。就看你花多少时间掌握这些东西。 设计得再牛逼，用的人少，也不太好，对不对？毕竟大佬少，菜鸡多，你得照顾照顾俺们菜鸡对不对（也不排除世界本质是一个群除我佬的世界，大家都懂就我不会）
机器学习和深度学习急速入门
屁屁踢的内容，确实讲的相当齐全相当急速了，咱都是大四的老油条了，不想再多赘述这些东西了。 然后就是Pytorch环境配置和使用，环境配置其实是有门槛的（个人认为，不是能很轻易找到），最好是继承实验室师兄师姐的shell配置命令（你服务器的机器不可能迭代得很快，你服务器的硬盘可能会坏掉，但是其他硬件比如GPU还是摆在那里，跟管服务器的师兄在微信上稍微问一句咱们pytorch用的啥版本，人家应该会好心告诉你），省的去挨个查验版本，夭寿折寿了。Pytorch的使用，这就别讲了吧，没个小项目实战体验，光看ppt肯定是不行的，也一部分也是讲给新人听的。
一些小的碎碎念
本人以前的博客基本定位在AcWing（@以凝）。但随着学习环境的变化和个人目标的迁移，我觉得是时候把个人博客迁到牛客网上了。 选择牛客网作为个人活跃的平台，出于以下几点考虑：
- 我可能过了ACWing的“适用龄”了，应该在练习算法编程的过程中，多多培养自己的项目思维了。牛客有很多工作ing的前辈，可以多多学习。
- 不选CSDN，单纯是因为不太喜欢那个平台。在上面查查琐碎的小资料还行，让我把一些珍贵的记录写在那上面，我就不太乐意，广告有点多烦人。
- 不选知乎的原因，倒不是不喜欢，只是我觉得没必要，知乎毕竟不是专门程序员的平台，上面能受到共鸣的人哪里有这里多呢?
- 最后，这篇小笔记，对于OpenMMLab的要求来说，肯定称不上优秀，一篇优秀的笔记，我觉得应该是内容丰富，补充完整，有图有真相blabla，但是我可以说，这样的记录更适合自己，记录自己需要记录的，就足够了。
