要学习计算机视觉,请从图像处理和基本机器学习等基础主题开始。使用OpenCV进行边缘检测,阈值和轮廓分析等任务,以建立实用技能。
使用TensorFlow或PyTorch等框架逐步探索基于深度学习的技术。重点介绍卷积神经网络 (cnn) 及其在对象检测、分割和分类中的应用。使用YOLO、ResNet或MobileNet等预训练模型进行实验,以获得实践经验。
利用斯坦福大学的CS231n、Coursera课程和YouTube上的教程等资源。从事项目和参加像Kaggle这样的比赛可以加深你的理解,并提供实际的接触。