1樓：永無止境
補充一點，深度學習現在已經成為了計算機視覺領域的重要方法。
學習一些深度學習方法，對研究計算機視覺是有益的。
① 卷積神經網路
卷積神經網路最開始是用在手寫數字識別上面的，後來也用於其他物體的視覺識別。
卷積神經網路
② 深度殘差網路
殘差網路一出場，就在ImageNet影象識別競賽中奪得了冠軍。
深度殘差網路
③ 深度殘差收縮網路
殘差收縮網路原本是用在振動訊號上面，特色是軟閾值化，針對的是資料中雜訊、冗餘多的情況，在計算機視覺領域，可能有一定借鑑意義[1]
[2]。
（面向強雜訊情況的）深度殘差收縮網路
2樓：風落一
首推《計算機視覺—演算法與應用》這本書，這本書基本介紹涵蓋了計算機視覺的各個領域，作為入門基礎知識很適合。
不僅要看書還要會動手，計算機視覺是一門實踐能力要求較高的學科，從opencv入手，從影象操作、特徵提取等常用方法開始，培養動手能力。
3樓：Sophia
事無鉅細，正好最近看東西做了乙個總結，希望有所收穫
從應用角度看我們需要學什麼，根據實際需求依據個人實際進行學習
4樓：賀A
應該還是要看你的目的是什麼。然後再來具體安排。不管怎樣，一種程式語言，一些影象處理的基礎知識，然後加實際的需求去展開。
絕大部分人如果沒有明確的需求或是目標，估計就只能泛泛的看看，了解一點皮毛。
5樓：
先從影象處理，OpenCV程式設計入手，在找2023年那本書看看計算機視覺包括哪些內容，然後根據自己的課題或者需要深入乙個方向。
計算機視覺包括的東西太多了，乙個人想短期內全部掌握不太現實。
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