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【OpenMMLab】AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期Day10：底層視覺(jué)與MMEditing

2年前作者：songyuc分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報(bào)

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Summary

本課程包含底層視覺(jué)和MMEditing兩個(gè)部分。第一部分介紹圖像超分、深度學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的相關(guān)算法，第二部分介紹超像素卷積、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、卷積網(wǎng)絡(luò)和空間注意機(jī)制，以及這些算法在視覺(jué)框架中的實(shí)踐應(yīng)用。

Highlights

??介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)里面一個(gè)重要的問(wèn)題：圖像超分辨率以及相關(guān)算法
??介紹MMEditing中的超分模型和視頻超分
??介紹無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（GAN）和卷積網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)算法以及它們?cè)谝曈X(jué)框架中的實(shí)踐應(yīng)用
??討論卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的損失函數(shù)和權(quán)重以及空間注意機(jī)制的使用
??探索如何將AI技術(shù)應(yīng)用到電影制作和游戲設(shè)計(jì)以創(chuàng)造更真實(shí)的視覺(jué)效果

2. Enhanced SRGAN 2018

使用RRDB模塊

【OpenMMLab】AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期Day10：底層視覺(jué)與MMEditing

在超分辨率升維的時(shí)候去掉BN
衰減系數(shù) $\beta$ ：僅保留了BN中的縮放元件

使用非線性激活前的響應(yīng)計(jì)算感知損失

【OpenMMLab】AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期Day10：底層視覺(jué)與MMEditing 文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-492240.html

稀疏的激活提供的監(jiān)督效果是很弱的

3. EDVR

3.1 BasicVSR++：目前（2023.6.15）最強(qiáng)的視頻超分算法，優(yōu)于EDVR

到了這里，關(guān)于【OpenMMLab】AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期Day10：底層視覺(jué)與MMEditing的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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OpenMMLab-AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期——6-2.玩轉(zhuǎn)AIGC神器MMagic
視頻鏈接：玩轉(zhuǎn)AIGC神器MMagic 代碼教程：https://github.com/TommyZihao/MMagic_Tutorials Stable Diffusion的文生圖，以及controlnet和dreamboost的圖生圖（輸入一個(gè)圖像+文字描述，輸出另一張圖像）在2022年以前，這種技術(shù)是無(wú)法想象的，像magic一樣，所以這個(gè)庫(kù)就叫mmagic 1. Stable Diffusion和Midjour
2024年02月10日
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OpenMMLab-AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期——2-1.人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與MMPose
視頻鏈接：B站-人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與MMPose 關(guān)鍵點(diǎn)提取，屬于模式識(shí)別人體姿態(tài)估計(jì)的下游任務(wù)：行為識(shí)別（比如：擁抱。。）下游任務(wù)：CG和動(dòng)畫(huà)，這個(gè)是最常見(jiàn)的應(yīng)用下游任務(wù)：人機(jī)交互（手勢(shì)識(shí)別，依據(jù)收拾做出不同的響應(yīng)，比如：HoloLens會(huì)對(duì)五指手勢(shì)（3D）做出不同的反
2024年02月11日
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OpenMMLab-AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期-課程筆記-Class 3：RTMPose關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
主講人：張子豪（同濟(jì)子豪兄）https://space.bilibili.com/1900783 課程地址：RTMPose關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)-安裝MMDetection和MMPose_嗶哩嗶哩_bilibili MMPose主頁(yè)：https://github.com/open-mmlab/mmpose 教程地址：TommyZihao/MMPose_Tutorials: Jupyter notebook tutorials for mmpose (github.com) 以三角板關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)場(chǎng)景為例，結(jié)合O
2024年02月08日
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MMPose（openmmlab AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)二期第一節(jié)）
鏈接：人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與MMPose_嗶哩嗶哩_bilibili 趕了個(gè)進(jìn)度，實(shí)際上沒(méi)聽(tīng)到，一個(gè)方向被濃縮成50分鐘是有點(diǎn)難度。后續(xù)有需要再回顧吧人體姿態(tài)估計(jì)：識(shí)別人體關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。模式識(shí)別任務(wù)，難點(diǎn)是始終在變化。以關(guān)鍵點(diǎn)連線，2/3D中還原人體姿態(tài)。PoseC3D：基于人體姿態(tài)識(shí)別行
2024年02月07日
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AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期第六節(jié) 《MMDetection代碼課》——筆記7
MMDetection 是被廣泛使用的檢測(cè)工具箱，包括了目標(biāo)檢側(cè)、實(shí)例分割、全景分割等多個(gè)通用檢測(cè)方向，并支持了 75+ 個(gè)主流和前沿模型，為用戶提供超過(guò) 440+ 個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型, 在學(xué)術(shù)研究和工業(yè)落地中擁有廣泛應(yīng)用。該恇架的主要特點(diǎn)為: 模塊化設(shè)計(jì)。MMDetection 將檢測(cè)框架解耦成不
2024年02月08日
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AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期第十節(jié) 《MMagic 代碼課》——筆記11
MMagic (Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation) 是一個(gè)供專業(yè)人工智能研究人員和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師去處理、編輯和生成圖像與視頻的開(kāi)源 AIGC 工具箱。 MMagic 允許研究人員和工程師使用最先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練模型，并且可以輕松訓(xùn)練和開(kāi)發(fā)新的定制模型。 MMagic 支持各種基礎(chǔ)生成
2024年02月14日
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AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期第五節(jié) 《目標(biāo)檢測(cè)與MMDetection》——筆記6
MMDetection 是一個(gè)基于 PyTorch 的目標(biāo)檢測(cè)開(kāi)源工具箱。它是 OpenMMLab 項(xiàng)目的一部分。是目前應(yīng)用最廣的算法庫(kù) 主分支代碼目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。代碼鏈接：https://gitee.com/open-mmlab/mmdetection。模塊化設(shè)計(jì)。MMDetection 將檢測(cè)框架解耦成不同的模塊組件，通過(guò)組合不同的模塊
2024年02月08日
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AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期第七節(jié) 《語(yǔ)義分割與MMSegmentation》——筆記8
MMSegmentation 是一個(gè)基于 PyTorch 的語(yǔ)義分割開(kāi)源工具箱。它是 OpenMMLab 項(xiàng)目的一部分。 main 分支代碼目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。代碼鏈接：https://gitee.com/open-mmlab/mmsegmentation 統(tǒng)一的基準(zhǔn)平臺(tái)。我們將各種各樣的語(yǔ)義分割算法集成到了一個(gè)統(tǒng)一的工具箱，進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。模塊
2024年02月08日
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AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)第二期——第一次作業(yè)：基于RTMPose的耳朵穴位關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
根據(jù)中醫(yī)的“倒置胎兒”學(xué)說(shuō)，耳朵的穴位反映了人體全身臟器的健康，耳穴按摩可以緩解失眠多夢(mèng)、內(nèi)分泌失調(diào)等疾病。耳朵面積較小，但穴位密集，涉及耳舟、耳輪、三角窩、耳甲艇、對(duì)耳輪等三維輪廓，普通人難以精準(zhǔn)定位耳朵穴位。 Labelme標(biāo)注關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)集（子
2024年02月08日
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【OpenMMLab AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)二期筆記】第十一天玩轉(zhuǎn)AIGC神器MMagic代碼教程
1.1 安裝Pytorch 1.2 安裝MMCV、MMEngine環(huán)境 1.3 安裝MMagic 方式一：方式二：源碼安裝 1.4檢查安裝成功 1.5 安裝其他工具包 2.1 進(jìn)入 MMagic 主目錄 2.2下載樣例圖片 2.3 運(yùn)行預(yù)測(cè) 3.1 導(dǎo)入工具包 3.2 載入模型 3.3 指定Prompt文本 3.4 預(yù)測(cè) 4.1 進(jìn)入 MMagic 主目錄 4.2 在數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練Dreambooth 4.3 用
2024年02月10日
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