深度学习与视觉模型：从OpenMMLab到Transformer

"通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型是专注于深度学习和计算机视觉领域的一个教程，主要涵盖了从图像分类的基本概念到深度学习模型的发展，特别是卷积神经网络和Transformer的应用。该课程旨在帮助学习者理解从特征工程到特征学习的转变，并掌握现代视觉模型的工作原理。" 在图像分类和基础视觉模型的学习中，首先要了解问题的数学表示，这包括如何定义模型，如何通过训练数据找到最佳参数，以及如何进行预测。传统的图像处理方法依赖于人工设计的特征，如方向梯度直方图（HOG），它能提取出有助于物体识别的特征。然而，随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）和Transformer的引入，特征学习变得更加自动化和高效，实现了层次化的特征表示。 深度学习的发展历程是图像分类模型进步的关键。AlexNet在2012年的突破开启了深度学习在计算机视觉中的广泛应用。它有5个卷积层和3个全连接层，使用ReLU激活函数，显著提升了模型的训练速度。接着，VGG网络通过使用小尺寸的3×3卷积核和深度增加来提高模型的表达能力，而GoogLeNet（Inception v1）则引入了Inception模块，减少了参数数量，同时保持了模型的性能。 残差网络（ResNet）是深度学习中的另一个里程碑，它解决了深度网络中的梯度消失问题。ResNet通过设计残差块使得新增层可以学习浅层网络与深层网络之间的差异，从而更容易训练，并允许梯度直接回传到浅层，确保每个层都能有效贡献。ResNet-34是其中的一个变种，包含34层，通过残差模块和全局平均池化实现图像分类。 最新的发展趋势是Vision Transformers，它们借鉴了自然语言处理中的Transformer架构，用自注意力机制替换传统的卷积操作，展示了在图像分类任务上的强大潜力。Transformer模型能够捕捉到全局的上下文信息，为视觉任务提供了新的视角。 OpenMMLab图像分类与基础视觉模型的学习涵盖了深度学习模型的发展历史、关键模型的结构与工作原理，以及当前的前沿技术，是深入了解计算机视觉和深度学习领域的重要资源。