14班每日分享——6月4日（学习建议+深入学习的方法）

[jts250]

太长不看：

大佬们可以自动忽略本文，这次分享的内容主要面向时间紧张程度不同的新同学，包含我的一些学习建议，还有一些推荐的学习工具。

背景：

学习建议篇（给空闲时间严重不足的同学）：

深入学习MMlab系列算法库的法宝：

1、查看官方文档

2、多Debug

3、活用AI工具（New Bing, ChatGPT等）

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背景：

因为我们班里入门的同学偏多，而且有很多同学平时要上班、上课和复习准备考试，可能会对这期课有各种各样的困惑，所以我就自己的感受写一点建议~（因为下周我也有点忙，可能没那么多时间写这些了。）

学习建议篇（给空闲时间严重不足的同学）：

因为这期的学习时间只有2-3周，涉及了5大不同的方向，所以我们不可能每一处都学得很扎实，需要抓重点。

如果时间少的话，听理论课大概了解一下这个领域有哪些方法，以及它们各自的特点就行。时间多的情况下，可以挑自己感兴趣的方向仔细读论文。实践课可以不用全程照着敲代码实践，因为有课后作业，可以把相关环境配好后，将上课内容视作功能实现的说明书查阅，作业里用到什么，就回来学什么。这样可以在花很少时间的前提下完成本次实战营的任务。有时间的时候再挑感兴趣的地方深入学习。

深入学习OpenMMlab系列算法库的法宝：

1、查看官方文档

作业一涉及的库有mmdetection和mmpose，首先我们要知道，教程里涉及的这些库的内容只是冰山一角，那么怎么了解更多关于这些库的知识呢？我们可以在有时间的情况下查看官方文档，比如概述 — MMDetection 3.0.0 文档和概述 — MMPose 1.0.0 文档，文档会对每个库，甚至每个函数的功能有更详细的介绍，还有些文档里会提供一些代码解读教程（如基础概念 — MMDetection 3.0.0 文档）。遇到不懂的函数和功能，也可以在右上角搜索。

2、多Debug

Debug可以一步一步执行python语句，同时实时查看每个变量的情况。如果要了解某个功能是怎么实现的，最好的办法就是使用Debug跟着代码走一遍。

比如，我在pycharm下，Debug可以是这样的：

 一般来说，在Debug的过程中，大家可以对代码的每个部分做了什么有更好的认识。

备注：VSCode的Debug方法可以参考星佬的文档：https://mmsig.openmmlab.com/general/env/win11

 

3、活用AI工具（New Bing, ChatGPT等）

大家在debug的过程中，或自学的过程中，肯定会遇到看不懂的代码，除了使用搜索引擎，大家也可以用目前最最最先进的AI工具来帮忙。AI工具可以实现改代码、解释代码、改bug等很多功能（建议网上找教程），虽然不能完全信AI（偶尔AI会一本正经胡说八道），但大部分情况下，它比助教要靠谱很多。我个人推荐用chatgpt解释代码（它能接受更长的输入），用bing搜索一些要联网解决的问题（bing可以实时搜索）。

比如：

比如：