1樓：超越
從讀研期間搞科研的角度來講，C++未必是最佳選擇，很多人選擇python。
在機器視覺領域，卷積神經網路及其變體是不可或缺的方法，包括：
1）卷積神經網路
通常而言，卷積層和池化層是卷積神經網路的標配。
2） 殘差網路
通過新增恒等通路，殘差網路顯著降低了深層模型的訓練難度。
殘差網路
3）殘差收縮網路
當資料含有強噪、高冗餘時，殘差收縮網路[1][2]能夠自動調節軟閾值函式的閾值，自動消除冗餘資訊。
（面向強噪、高冗餘資料的）殘差收縮網路
2樓：
推薦閱讀：乙個狠招|如何高效學習3D視覺
其實學習機器視覺，與C++的起步水平有關係，但關係不太大。
從專案出發，注意積累總結，不斷地構建自己的知識體系，對於C++的程式設計技巧，最好的辦法便是多實踐，注意積累，很快就可以提公升啦。
3樓：風清雲
個人經歷:
我也是入門階段，使用的工具書是經典的C++ Primer(之前有一定基礎)，緊啃慢啃看了前面的16章。現在看一些參考書(如高博視覺SLAM十四講，Opencv2計算機視覺程式設計攻略)對裡面的一些簡單介面類的設計，functor的設計和使用，模板程式設計還是可以看懂的。
所以建議c++ Primer閱讀前16章，不但是不錯的教輔書，更是百科書。仔細看完後入門水平是肯定具備的。
4樓：桑龍
你是學機器視覺，不是做碼農，C++只是工具，就像廚師的刀和理髮師的剪刀，這把刀越快，你的操作空間越大，但是如果你別的刀用的好，也不用特別在意這把刀，不是每乙個機器視覺的大師都會做電腦系統。有人說什麼白板程式設計的，我不贊成。演算法思路的掌握有時比實際書寫更重要。
手機沒電了，後補。
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