浙大博士整理的计算机视觉学习路线(含时间建议分配)
共 2484字,需浏览 5分钟
·
2022-01-10 18:52
看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程,学一点机器学习的知识。
读几篇CV模型的文章,了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。
在github上找几个tensorflow、pytorch实现上述模型的开源代码。
下载VOC、ImageNet、COCO、kaggle等数据集。
按照开源代码中的Readme准备一下数据集,跑一下结果。
第一章:机器学习与计算机视觉
计算机视觉简介
技术背景
了解人工智能方向、热点
计算机视觉简介
cv简介
cv技能树构建
应用领域
机器学习的数学基础
线性与非线性变换
概率学基础
熵
kl散度
梯度下降法
计算机视觉与机器学习基础
图像和视频
图像的取样与量化
滤波
直方图
上采样
下采样
卷积
直方图均衡化算法
最近邻差值
单/双线性差值
特征选择与特征提取
特征选择方法
filter等
特征提取方法:PCA、LDA、SVD等
边缘提取
Canny
Roberts
Sobel
Prewitt
Hessian特征
Haar特征
相机模型
小孔成像模型
相机模型
镜头畸变
透视变换
计算机视觉与机器学习进阶
聚类算法
kmeans
层次聚类
密度聚类
谱聚类
坐标变换与视觉测量
左右手坐标系及转换
万向锁
旋转矩阵
四元数
三维计算机视觉
立体视觉
多视几何
SIFT算法
三维计算机视觉与点云模型
PCL点云模型
spin image
三维重构
SFM算法
图像滤波器
直通滤波
体素滤波
双边滤波器
条件滤波
半径滤波
图像增加噪声与降噪
OpenCV详解
OpenCV算法解析
线性拟合
最小二乘法
RANSAC算法
哈希算法
DCT算法
汉明距离
图像相似度
第二章:深度学习与计算机视觉
神经网络
深度学习与神经网络
深度学习简介
基本的深度学习架构
神经元
激活函数详解(sigmoid、tanh、relu等)
感性认识隐藏层
如何定义网络层
损失函数
推理和训练
神经网络的推理和训练
bp算法详解
归一化
Batch Normalization详解
解决过拟合
dropout
softmax
手推神经网络的训练过程
从零开始训练神经网络
使用python从零开始实现神经网络训练
构建神经网络的经验总结
深度学习开源框架
pytorch
tensorflow
caffe
mxnet
keras
优化器详解(GD,SGD,RMSprop等