接触paddlepaddle是一个很偶然的过程。作为一个学生在疫情期间无法正常上课，自然会在网上瞎找一些东西。在老师推荐了AI Studio这个在线实验的工具之后，自然而然的便开始在百度AI社区翻找有趣的工具，于是便跟着推荐的帖子开始了解paddlepaddle。

可能和其他人不太一样，我属于论文看了不少，但是炼丹很少的选手。之前的编程基础是以C和Cpp入门，java一系最为常用，但是python只是了解一些，并没有用python写过太多的东西。开始看论文之后，好多有趣的网络结构我都可以聊一聊特点，讲一讲优劣，但是终究只是纸上谈兵。不曾实际跑网络的原因有两方面，一则是生态最好的python不熟，虽然java也写过一些东西，但终究参考太少，效果也不算优秀；二则是本地的机子太差，二者相互影响，本身修改代码的效率就低，修改后看到结果的时间又要过很久，迭代时间太长，进步也很慢。

AI Stutio这个平台这方面对我来说简直太合适了，赠送的算力时间可以使用高配置的环境进行实验，而完整的中文文档对于英语阅读能力不算优秀的我来说阅读起来十分舒适。

前面的内容略微跑题，回过头来总结一下这次打卡营。一周的CV入门课程安排较为合理：

第一节基本概念和环境配置，并进行一个基础的可视化展示；

第二节图像处理的基本知识，最本源的深层神经网络；

第三节过渡到主题，作为CV的当家打手，CNN的经典网络LeNet介绍；

第四节进展到新一个里程碑式网络，VGG网络的实现；

第五节实战练习，人流密度检测比赛；

第六节paddleslim的相关介绍；

第七节结营总结。

教学的核心阶段以DNN-CNN-VGG层层递进，这也正好是CV各个时代奠基性的网络，理论基础加实际操作的组合效果明显，介绍的一些工具也很实用。