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计算机视觉基础概念

计算机视觉是让机器“看懂”图像内容的技术。就像教小朋友认图卡，我们需要：
1. 准备大量带有标签的图片（比如猫 / 狗照片）
2. 选择适合的“学习方式”（模型架构）
3. 不断纠正错误（训练调优）

开发环境配置

推荐使用 Python 3.8+ 和 PyTorch 1.10+：

conda create -n cv python=3.8
conda install pytorch torchvision -c pytorch

数据集准备与探索

以 CIFAR-10 为例（BJTU 教学常用数据集）：

1. 加载数据集

   from torchvision import datasets, transforms
   
   train_data = datasets.CIFAR10('data', train=True, download=True,
                                transform=transforms.ToTensor())

2. 数据增强技巧（防止过拟合）：

   train_transform = transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 水平翻转
       transforms.RandomRotation(15),     # 随机旋转
       transforms.ToTensor()])

模型构建与训练

使用 ResNet18 基础架构：

import torch.nn as nn
from torchvision import models

model = models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = nn.Linear(512, 10)  # CIFAR-10 有 10 个类别 

训练循环关键代码：

for epoch in range(10):
    for images, labels in train_loader:
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

评估与调优

常见问题解决方案：

• 数据不平衡：使用加权交叉熵损失

  class_weights = torch.tensor([1.0, 2.0, ...])  # 少数类别权重更大
  criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)

• 过拟合应对：

• 增加 Dropout 层
• 使用 Early Stopping

生产环境部署建议

1. 模型量化加速推理：

   model_quantized = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

2. 使用 TorchScript 保存模型：

   traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
   traced_model.save("model.pt")

总结与进阶方向

完成基础实现后可以尝试：
1. 更换更复杂的模型（如 EfficientNet）
2. 尝试自定义数据集
3. 学习模型解释性方法（如 Grad-CAM）

完整代码示例见 GitHub 仓库（模拟链接）：

https://github.com/example/cv-beginner-guide