人人都爱深度学习

深度学习已经火了很多年，但现在（2023年）依然呈现出非常良好的发展趋势。

除了已经落地的车牌识别、人脸识别，现如今的ChatGPT、Stable Diffusion技术也呈现出了良好的应用前景，让人心头火热，不少技术人员都非常确信，以后的时代必然是人工智能与人类生活完美融合的时代。

很多人都想学习人工智能，但遗憾的是，这个领域还是有些门槛的，并不是能够那么轻松的入门和掌握。所以，本文给大家提供一种快速入门的方法。

深度学习的基础条件

深度学习是需要硬件载体的，所以，一台有NVIDIA显卡（显存8G以上）的电脑（台式机优先）是必须的。
安装好windows或linux系统后，在这台电脑上还需要安装上较新版本的显卡驱动（在NVIDA官网上下载），匹配较新的框架版本。

深度学习目前都是在框架上进行开发，最主流的框架就是pytorch

而pytorch提供了一个入门demo，能够帮助大家快速熟悉深度学习。

以点破面：使用Openmmlab来实现你的第一个深度学习项目

遗憾的是，pytorch给大家提供的代码是非常简单的，虽然适合入门，但离实际项目的距离略微有些遥远。

所以，这里隆重推出Openmmlab，里面包含了大量的应用模块，基本上覆盖了目前人工智能的主体应用。无论是目标检测、图像分割、姿态识别这些重点领域，还是图像生成、GPT、YOLO这些时髦话题，mmlab都能实现。

换句话说，只要学会了mmlab，人工智能几乎所有领域，你都能秀一秀。

在mmlab更新到2.0版本后，他的易用程度大幅度提升。这里推荐大家选择星数最多的mmdetection作为入门，先实现基本的目标检测，以点破面，真正走入深度学习的大门。

pytorch、mmdetection的搭建过程，在官网上都有详细描述，非常适合我们作为后续深入研究的基础。

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