1. 學(xué)習(xí)編程語言和基礎(chǔ)庫
- 學(xué)習(xí)Python語言,掌握基礎(chǔ)語法、函數(shù)、面向?qū)ο缶幊痰雀拍?/li>
- 學(xué)習(xí)Numpy庫,用于科學(xué)計算和多維數(shù)組
- 學(xué)習(xí)OpenCV庫,包含了許多圖像處理和計算機視覺算法
- 學(xué)習(xí)TensorFlow/PyTorch,主要的深度學(xué)習(xí)框架
2. 學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理算法
- 圖像的表示方式(像素、灰度、二值化等)
- 彩色空間轉(zhuǎn)換(RGB、HSV等)
- 濾波操作(均值濾波、高斯濾波、中值濾波等)
- 形態(tài)學(xué)操作(腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等)
- 影像增強(直方圖均衡化、自適應(yīng)均衡化等)
- 邊緣檢測算法(Sobel、Canny等)
- 影像分割算法(區(qū)域生長、分水嶺等)
3. 學(xué)習(xí)經(jīng)典特征提取和機器學(xué)習(xí)算法
- SIFT,SURF,ORB等特征檢測和描述算法
- HOG,LBP等用于圖像表示的特征
- SVM,KNN,決策樹等機器學(xué)習(xí)算法
4. 深入學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 卷積層、池化層等CNN基本結(jié)構(gòu)
- LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet等CNN模型
- 圖像分類、目標(biāo)檢測等典型應(yīng)用
- 使用TensorFlow/PyTorch實現(xiàn)CNN模型
5. 實踐項目練手
- 實現(xiàn)簡單的物體分類器
- 基于特征匹配的圖像查找
- 使用CNN進行手寫數(shù)字識別
- 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測
6. 繼續(xù)學(xué)習(xí)高級算法
- 更深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DenseNet、MobileNet等)
- 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)
- 實例分割算法(Mask R-CNN等)
- 強化學(xué)習(xí)在計算機視覺的應(yīng)用
7. 學(xué)習(xí)行業(yè)動態(tài),參與開源項目
- 關(guān)注頂級會議最新研究進展(CVPR、ICCV等)
- 參與Github上計算機視覺相關(guān)的開源項目
- 發(fā)表論文投稿頂級學(xué)術(shù)會議
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-682929.html
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