想要入門計算機視覺領域，不知道如何下手，求大佬指點？

1樓：knnay

卷積神經網路是計算機視覺領域的重要方法，尤其在模式識別方面的應用非常多。

如果想要提高識別準確率的話，可以從卷積神經網路開始學起，以及它的一些變體，例如深度殘差網路、深度殘差收縮網路等。

卷積神經網路

殘差網路

深度殘差收縮網路

2樓：JasonYang

作為在讀視覺方向的碩士生，我就談談我的體會。

1.做研究一定要找乙個感興趣的點，或者說自己願意花時間去探索的點，不要為了科研而科研，興趣真的很重要，乙個你都不感興趣的事情也很難做出一些成績，至少我這麼認為。

2.視覺領域的方向還是非常多的，Target detection, classification, segmentation, tracking, pose estimation；還有現在非常火的SLAM，三維重構，虛擬實境等，都可以先去了解了解，看看那塊的內容自己比較感興趣。

3.機器學習的範圍也很廣，建議還是有目標的去學習，這樣也更有動力一點，也很容易看到自己的進步，不至於到頭來學了很久，也說不上自己到底擅長什麼，只是知道我學了很多模型。

4.如果你要讀博，碩士階段就應該好好規劃自己的時間，養成良好的科研態度和研究方式，比如一周做乙個小覆盤，乙個月總結一下並計畫下個月的任務，乙個乙個小目標的建立和完成可能更能幫助樹立自信並且能夠養成好的習慣。

3樓：

企業應用清一色都是Halcon，開發語言用C#。用OpenCV的企業幾乎可以忽略不計。

只有學校專案才熱衷於OpenCV，跟企業需求完全脫節了。

而且這行就業非常難，用Halcon就業都很不容易，用OpenCV更是難上加難。