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计算机视觉学习总结

计算机视觉

工具：opencv+caffe+tensorflow+python+c++

代码：OpenCV算法精解：基于Python与C++

关注网址：

斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉

计算机视觉领域的一些牛人博客，超有实力的研究机构等的网站链接

https://arxiv.org/list/cs.AI/recent

Annotated Computer Vision Bibliography: Table of Contents 

(这是一个神奇的网站：

Keith Price老爷子从1994年开始做了这个索引，涵盖了所有计算机视觉里面 所有topic，所有subtopic的著作，包括论文，教材，还对各类主题的关键词。这个网站在Szeliski等人的书应该都有提及。Price坚持了23年，频繁更新（最近一次是三月10号），收录每个方向重要期刊，会议文献和书籍，并且保证了所有链接不失效
作者：Yiming Lin
链接： https://www.zhihu.com/question/28813777/answer/151253988
来源：知乎)

关注期刊和会议：计算机视觉的顶级期刊有两个PAMI和IJCV，顶级会议有ICCV和CVPR或者CVPR+ICCV+ECCV+ICML+NIPS+PAMI+JMLR

书籍和链接：

《Computer Vision: A Modern Approach》

《Computer Vision: Algorithms andApplications》

《Computer Vision:  Models, Learning, and Inference》

看文章的时候注意上网搜索，作者可能在网上公布了代码，你可以把代码下载下来深入研究而不用自己重新发明轮子

公众号：《视觉求索》、《人工智能学家》、《新智元》、《量子位》、《机器之心》

QQ群：深度学习Tensorflow社区、kaggle机器学习数据挖掘

培训机构：七月在线


总结：少看书，多练习，少用CPU多用GPU，多看论文和博客，先中文再英文，掌握数学基础，掌握经典算法，推演深度学习网络，找开源框架，选择一个应用场景深入进去！

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