PaddlePaddle不是划水来的——PaddleDetection英雄挑战赛参赛心得

1、概述

大路千万条，入坑只一道。对于多数陷入飞桨社区的来说，必然要经过菜鸟到菜鸟的这一条道路。所以，大佬可以直接无视，但是从菜鸡的视角来看，飞桨社区非常值得来

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划水。

2、入坑最佳路线是从PaddleDetection开始

大佬的视角是要从c到python，从线代开始到高数到......,如果还没有over的话，前面还有很多道坑值得让大家快速从入坑到放弃。

不要从MNIST开始，不要从MNIST开始，那怕所有的文档都是这样。学习飞桨就是来划水的，请大家坚定这样的信念，但是如果有目标就是在微信群玩拍一拍的，围着班班使劲派的不算。

乐趣，是进入划水事业，oh，不对，是进入飞桨社区的最大动力。话说回来，划水归划水，万一划成正果呢？

PaddleDetection提供了一个不同寻常的体验，而aistudio社区提供了一个充满年轻活力，人畜无害滴淘气闹事的平台（不会被删掉吧）。如果是从tensorflow认真学习，然后升级到使用import pytorch as tf的平台选择者，或者干脆是懒癌，就喜欢用Keras的傻瓜玩法，那么PaddleDetection都具有极大的吸引力。

从视频识别入手，可以快速体验到一个经过验证的模型和工具，所能实现的功能，所有在手机上感觉很神奇的特效，都可以轻松实现，而各种付费的OCR，原来这里是那么容易（串频道了，PaddleOCR是另一个产品，这里信号不大好，有些串扰）。前面的新人挑战赛，已经有大佬把CV玩坏，而且，开源代码，你也可以变得更坏，heheheheh，BADx2。

3、如果希望更好的实现这个过程，那么顶会论文的一作会来点题讲课，在qq群答疑的助教也是一路学霸，特别sao的操作，可以引来度度社招HR的主动出击（传说中有这样事情）。

4、不过，最重要的是，大家数学要好。真正进入人工智能的道路其实是非常长的，学习曲线非常陡峭，而且需要积累和实践，不去说炼丹的事情。

掌握一个工具，仅仅考炼丹式的猜测是不够的，现在小学生的科创项目已经敢于用emotion detection了。当然，入手PaddleDetection之后，就会发现，飞桨已经把学习门槛降到了足够低，但是要真正却把握其模型各种数学理论，演算能力是杠杠的需要。

这次体验课的预习课程，直接给摆了一道，那么多的公式都像天外来客一样，朦朦胧胧的却一个也不认识。但是，其实回头再从废纸堆力拍一拍灰尘，然后再回忆下打瞌睡时老师好像很奋力滴喊过很多次，那么就释然了，难怪，那么用力，原来，还是有点用的。

5. 整个学习的过程比较痛苦的就是训练，很长时间的，而且需要更多的时间去读文档，有些时候还要去读脚本文件。

PaddleDetection还是比较年轻的，文档一定是不足以回答所有问题的。看看代码，GDB一下还是必要的。

这样的过程，不仅需要进入新的领地，还要再次占领原来放弃的地盘，把数学什么都拿回来。

当然，还有小奖品激励一下。虽然，已经过了用小红花激励的年代，但是小书签一样有用，终于发现我们的心还在6岁左右，当拿到小奖状的适合，内心的喜悦也是一样的凝固在6岁，不亦说乎。