熬了几个大夜，学完一套985博士总结的计算机视觉学习笔记（20G高清/PPT/代码)-技术圈

AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。

我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。

随着AI的不断持续火热，越来越多的人才涌入进来，但我发现一个行业现象：人才短缺，工程师过剩。

目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大，尤其是计算机视觉。

前两年校招时可以看到，互联网、IT、生物医药、汽车安防等等行业，几乎都会有计算机视觉的岗位。

所以，很多其他方向的同学开始纷纷转向，随着大潮流投入计算机视觉这个方向，为什么这么多人投入计算机视觉方向？我认为有以下几个原因：

入门容易
模型成熟
人才缺口大
热度高，名气大

其他的暂且不说，就着重的说一下入门容易和模型成熟这两点。

目前入门CV的常用套路就是：

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。

但好多初学者学了两个月、跑了几次结果后就认为已经入行CV了，其实不然，这里面有一个需要注意的问题：计算机视觉属于图像处理的范畴，而很多人却把它当成机器学习来看待。

然而实际上几乎80%的CV的从业者都没有从头至尾深入的学习图像处理方面的知识。

现在有了深度学习，不需要人为提取特征了，所以很多人不再关注图像底层的信息，而是直接越过这个根基去搭建模型，我觉得这是一个误区。

不同领域的图像，例如OCT、MR、遥感、自然图像等等，有着巨大的特征差异，对这些特征差异性都不了解，怎么在搭建模型之后对精度进行提升和改进呢？怎么在原来模型的基础上做一些改变呢？

因此，我认为好好学习一下图像预处理、后处理的知识对CV有着至关重要的作用，例如图像去噪、分割、增强、增广等等。

然而网上很多教程也比较碎片，鉴于此，整理一套卷积神经网络、目标检测、OpenCV，从检测模型教学逐步深入，帮你轻松掌握目标检测，轻松提升CV算法核心能力。

（资料内容过多，仅截取部分）

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该视频出品人是王小天，目前就职于BAT之一，AI算法高级技术专家，法国TOP3高校双硕（计算机科学和数学应用双硕士）毕业。

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他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文，具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作，推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。他兼具理论与实战落地经验，深知初学者学习痛点。说实话，这样资历的人，很难得。

这份教程是他8年人工领域实战经验的凝练，通过讲解和实战操作，让你能做到独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），从检测模型教学逐步深入，帮你轻松掌握目标检测，并进行神经网络的训练和推理解决各种CV问题。

他对学习者的建议：计算机视觉的提升不在于搭建模型，而在于不断调优、改进过程中积累的经验。

我们该怎么针对不同领域的图像设置不同的参数？其中包括卷积核大小、网络架构、初始权重等等，不可能拿到一个模型，既适合医学图像，又适合人脸识别，这其中就需要n次从70%的精度调到95%以上中积累出经验。

而很多CV从业者觉得搭建出模型就告一段落，反反复复用不同的方式去搭建模型，先是tensorflow搭建完用pytorch搭，pytorch完事后用mxnet再来一遍，Python搭完用c/c++搭，但是至始至终没在精度和经验方面做出前进。

由于工作需要，这份教程我本人也在学习中，虽然已经从事这个行业多年，再看这份教程的时候，仍然能查漏补缺，收获满满，我相信不管是AI入门，还是已经具备了一定的工作经验，这份学习资料，都值得你去认真学习研究。

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