1樓：
今年剛上過Richard Szeliski的計算機視覺導論的課，他那本教材講幾何問題講得還挺全的。不久之後要出第二版，有幸看到了預覽版，裡面有很多新的影象方法和機器學習方法，是個不錯的讀物。
CMU 16-385 Computer Vision, Spring 2020
16-385 Computer Vision, Spring 2020
那個幾何和矩陣推導在課件裡也有，可讀性不錯
在robotic的學院下，課程裡舉得例子畢竟新穎，看看幾何的實際應用
不同於李飛飛的cs231n， 這門課比較注重傳統的計算機視覺方法，介紹一些幾何學的方法
朋友上過，覺得還不錯。
2樓：祝你健康
國內，作者吳福朝，計算機視覺中的數學方法，這本書講的很清楚。還有達飛鵬，光柵投影三維精密測量，也挺好的，特別適合我這種半桶水。另外就是日本人，Kenichi Kanatani 的幾本教學書寫的都很通俗易懂。
在計算機視覺任務中，運用Transformer和Non local有何本質區別？
我一直覺得深度學習這門學科被我們這幫不合格的研究者帶歪了連最基本的科學研究都不會了 Transformer和Non local有何本質區別？那我是不是可以Transformer和Non local和curve fitting有何區別？在座的能說出區別嗎？那所有都深度學習都是Curve Fitting...
請問現在有哪些成功的計算機視覺產品？
拋開工業應用不談，格靈深瞳的深度視覺相機 做安防監控貌似 face 和sensetime的人臉識別軟體，這些都是成功的CV產品啊 計算機視覺主要是工業應用，所以你不太知道，樓上的 basicbeyond就說了不少。個人用的話，最常見的，有電影特效，遊戲和全景攝影相片 basicbeyond 不太清楚...
計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法？
砥礪前行的登山者 為了該問題，剛註冊的知乎，已入坑。之前研究經典的追蹤演算法，乃至有種 山中一日，世上已千年 的趕腳。該領域已經漸漸沉浸於相關濾波和深度學習裡，但以前的經典還需好好繼承，舉個小爪爪，以後和大家一起交流目標跟蹤的經驗 Ge皮燉蛋湯 MOSSE，Visual Object Trackin...