本文主要是介绍Datawhale AI 夏令营 第五期 CV Task1，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
活动简介
活动链接：Datawhale AI 夏令营（第五期）
以及CV里面的本次任务说明：Task 1 从零上手CV竞赛
链接里的教程非常详细，很适合小白上手，从报名赛事到使用服务器平台再到跑模型，手把手教！
具体细节我就不赘述了，参看教程即可，下面我主要就此次Task1任务学到了哪些内容作一个总结。
个人总结
基础知识
任务一呢，没有多少知识的讲解，主要是带我们走通baseline的流程。
报名赛事
本期夏令营主要是教我们参加CV竞赛，所以以2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理这个赛事为背景让我们理解整个流程。目前呢，随着人工智能、深度学习的蓬勃发展，各个地方都在组织类似的比赛，希望把最前沿的技术应用到实际中去，就是所谓的让人工智能“落地”嘛。本次“城市治理”比赛呢就是要自动检测和分类城市管理中的违规行为（我见过的比赛还有检测工业次品的、小目标船只检测的和基于大语言模型的数据库查询指令生成的等等等等）。正如Task1开头所讲，我们自然想到了使用YOLO技术。
厚德云平台（https://portal.houdeyun.cn/console/apparatus/gpu/generic）
这个平台也是在这里第一次认识，如图所示。我曾经用过阿里云、华为云以及其他云服务器，这次又使用了这个厚德云，感觉平台的使用都是十分类似的。
baseline
这个“baseline”呢，就是所谓的“基线”，就是完成我们的任务最基本的一个方案。在这里呢，我们只需要下载代码，然后一键运行就可以了。
实践感受
其实教程已经很详细啦，我们只要按照流程一步步走就可以了。
第一步呢，就是下载baseline代码，就是把代码放到我们的厚德云平台上。
接着，有了代码就可以运行，也就是我们训练模型的比较统一的流程，包括配置环境、数据读取、数据预处理、指定模型参数以及训练等。最后的结果呢是保存到了这里：
遇到的问题
当时在第一次运行的时候如图所示路径下的train文件夹中，权重weights文件夹是空的，可能是由于网络原因吧。
按理说重新运行就可以了，但是第二次运行因为train文件夹存在它会产生train2文件夹，权重会放在这，可是代码默认从train文件夹里找权重。这时可以把所有train文件夹删了重新运行得以解决。
好啦！本次学习笔记就到这里啦，表述可能不是很专业，大家将就看啦~
期待下一次学习任务呢！
这篇关于Datawhale AI 夏令营 第五期 CV Task1的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
