这是官网的链接：极市开发者平台-计算机视觉算法开发落地平台-极市科技 (cvmart.net)
第一次用这个平台有很多问题，首先在使用这个平台之前，我大部分时候使用的是百度的飞浆平台，也就是BML，去训练一些深度学习的模型。
首先说一哈两个平台给我的最大的不同点：
第一个，BML平台的定制程度更深一点，而且就不单纯是jupylab，还有包括快速环境搭建的包，这可能得益于百度自己改良研发的深度学习框架，paddle系列，里面包括有paddledetection,paddleocr，nlp等等一系列的各种常用的基础深度学习领域，这为快速搭建令开发者极为痛苦的痛点，就是还原开源仓库python环境，提供了便捷。
第二个，就是关于极市的平台，给我最大的感受，就是它除了可以使用python进行深度学习开发，还提供了可以使用C++进行ev_sdk的封装，具体这方面的功能我不得不吐槽一哈，官方文档里面对于这个ev_sdk的教程实在是少，这或许是因为“平台不成熟”，开个玩笑，回到正题，它的sdk还是有很多可取之处，比如百度就没有专门去做sdk开发，但是百度的开源套件基本上都有C++的部署，因此当我第一次接触ev_sdk的时候，我以为只是将C++实现以后，放到平台上面就可以实现编译so文件了（.so文件是共享对象文件（Shared Object file），它是一种二进制文件格式，用于存储程序的可执行代码和数据。与静态链接库dll不同的是，.so文件在程序运行时以动态链接的方式与其他程序或库进行连接。），后面发现并不是，开发者需要在给定的环境下面，比如含有tensorflow它是指定8.3的版本，又或者指定pytorch1.13的版本等，因此如果要使用框架之外的一些依赖，需要安装，并且修改cmkaelist.txt等相关文件。
第三个，相比较于百度的BML里面的项目，极市平台的项目应用好像更实地应用（偏向工业化和智慧场景）会更多一点，BML的项目则是有很多可玩性和多样性。当然不可否认的一点，我可能还是喜欢BML多一点，确实可以减少自己开发的周期，再加上近几年，百度的飞浆团队推出了paddlex，这个事快速开发的模块，只需要自己处理好数据集，放到指定的位置，按照流程三步走，就能训练出自己想要的模型，甚至不用自己编写深度学习方面的代码！简直绝绝子。
第四个，就是极市平台的深度学习，是闭环式的，也许是因为我选择的是比赛案例，就是看不到训练的数据集是具体什么样的，给予的参考示例图片，也都是脱敏，比如将车牌号打码，人物头像进行马赛克化！不得不，吐槽一哈，极市平台的BUG是真的多，好几次我怀疑以为平台的问题，所以加载不了模型，去提出问题表单，第一次提出，工作人员的回答是说我没有按照文档操作，让我去看文档，我再次追问，但是没有答复，必须得新开表单（问第二次）才会回复我，最后发现是平台的问题加载不了模型（。。。。当时那一刻心里确实有点意见），而BML我使用的比较多，里面的图片也都是能看到的。这可能对于选择框架是比较有益的。然后就是BML的比赛里面，会有一个基线（baseline）项目，但是极市平台似乎好像没有。。。虽然有一些帮助文档，但是我不得不吐槽，文笔之淡然，而且也包含歧义争议！再就是模型评估的时候，BML的猫咪分类比赛里面，是只需要提交结果就可以得到分数，但是在极市平台，是需要写ji.py的接口去实现的，其实说实话，实现并不难，麻烦的是测试是否可以正确实现，因为每一次将测试集放进去，都是一个漫长的过程。。。。环境准备，而且还有BUG，就是明明自己在本地电脑的输出是对的，到了指定的测试环节进行结果判定的时候，莫名其妙显示不对，比如result.txt文件的每一行输出代表一个框选结果，指定要输出七个参数，我加载模型成功输出的是七个参数，和文档里面描述的事一致的，可到了模型验证阶段，报错显示是只有六个参数。。。