无人艇障碍AI检测实战案例分享

以下内容来自海洋仪器仪表研究所的副研究员刘寿生老师主持的线上分享会。

由AIphaGo战胜李世石的例子引出机器学习，又由AIphaZero战胜AIphaGo的例子引出会议的主题——深度学习。

深度学习的三要素：数据，算法，算力

举出了其所在研究所的海洋浮标和传感器项目。

开始讲解深度学习到的内容。

1.数据集

1.1介绍了一些知名的开源数据集

1.23测试集、训练集补充

当测试集数量不够时，如何补充？

当船头船尾检测不到时，怎么解决？

1.4虚拟样本的使用

我们可以通过构建VR场景来扩充数据集

2.算法（模型）

2.1开源网络，我们可以直接使用训练好的开源模型

2.2我们可以通过微调参数来优化模型

3.算力

提到了工控机和小型机的部署和使用NVIDIA-CUDA配置GPU训练可大幅提升速度。

4.对前面内容做了总结，并针对同学们的发展给出了一些启示。