计算机视觉CV学习路线

计算机视觉 (CV) 是一个交叉学科领域，结合了计算机科学、数学和工程知识。以下是一条系统化学习路线，涵盖了从基础知识到深入研究的主要内容。

1. 基础准备 （可参考mooc学习）

• 数学基础:
  • 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。（ENGR108）
  • 概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。
  • 微积分：函数导数、梯度计算、极值问题等。
• 编程基础:
  • Python 或 C++：熟悉编程语言及相关的计算视觉库，如OpenCV、NumPy等。

2. 计算机视觉基础知识 （可参考mooc学习、计算机图形学）

• 图像处理:
  • 图像的基本操作：读写图像、颜色空间转换。
  • 图像的基本处理技术：平滑、锐化、边缘检测（Sobel、Canny）。
  • 图像变换：傅里叶变换、直方图均衡化。
• 特征提取:
  • 关键点检测：Harris角点检测、SIFT、SURF。
  • 描述子提取：ORB、BRIEF。
• 图像配准和全景拼接:
  • 图像配准技术：特征匹配、单应性矩阵。
  • 全景图像拼接：使用RANSAC进行稳健匹配。

3. 经典计算机视觉算法 （可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）

• 机器学习基础:
  • 回归模型：线性回归和逻辑回归。
  • 分类模型：K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）。
  • 聚类算法：K-means、层次聚类等。
• 传统CV模型:
  • 主成分分析（PCA）：数据降维。
  • 图像分割：K-means、GrabCut、Watershed算法。
  • 特征提取方法：SIFT、SURF、HOG、LBP算法。

4. 深度学习基础（参考吴恩达和TF、Keras官网手册）

• 神经网络基础:
  • 多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。
  • 反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。
• 工具和框架:
  • TensorFlow或 PyTorch：深度学习的主流框架。
  • Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。

5. 深度学习在计算机视觉中的应用 （李飞飞课程、arxiv论文原文和解析博客，实战参考gitee/github）

• 卷积神经网络（CNN）:
  • 基本构架：卷积层、池化层、激活函数和全连接层。
• 经典网络结构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet。
• 目标检测:
  • 区域提议方法：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN。
  • 单阶段检测器：YOLO、SSD。
• 图像分割:
  • 语义分割：FCN、SegNet、U-Net。
  • 实例分割：Mask R-CNN。
• 生成模型:
  • 自编码器（Autoencoder）
  • 生成对抗网络（GANs）：DCGAN、CycleGAN。

6. 现代计算机视觉技术（arxiv论文原文和解析博客，实战参考gitee/github）

• 迁移学习:
  • 使用预训练模型：如ImageNet上的VGG、ResNet等。
• 微调技术：将预训练模型应用到新的任务中。
• 强化学习:
  • 在视觉任务中的应用，如目标追踪和自动驾驶（BEV获取处理等）。
• Transformer模型:
  • Vision Transformer（ViT）：自注意力机制在视觉任务中的应用。
• 3D视觉:
  • 立体视觉：双目相机、深度图计算。
  • 3D重建：点云处理、6D姿态估计、NERF。

7. 计算机视觉项目实战 （参考gitee/github）

• 图像分类:
  • 使用卷积神经网络实现图像分类，如猫狗分类、手写数字识别等。
• 目标检测与跟踪:
  • 开发实时目标检测系统和目标跟踪算法。
• 图像分割:
  • 实现语义分割和实例分割的应用，如医学成像分析、自动驾驶中的道路分割。
• 增强现实（AR）:
  • 使用计算机视觉技术实现增强现实应用，如虚拟试衣间、AR导航等。

8. 进阶与研究方向 （项目复现或实习、大学公开课作业）

• 多模态学习:
  • 结合视觉与语言、声学等多种模态进行联合学习。
• 元学习与自监督学习:
  • 如何在少量数据或无标注数据时进行有效学习。
• 图神经网络（GNN）:
  • 在视觉任务中的应用，如图像分割中的像素连接问题。

9. 工具与资源

• 常用数据集:
  • CIFAR-10/100、ImageNet、COCO、Pascal VOC等。
• 在线课程和教材:
  • Coursera、Udacity、edX上的计算机视觉课程。
  • 经典教材如《Computer Vision: Algorithms and Applications》、《Deep Learning for Computer Vision》。
• 研究论文与文档:
  • CVPR、ICCV、ECCV等会议论文。
  • ArXiv上的最新研究动态。

总结

这条学习路线涵盖了从基础理论到实践操作，从传统CV方法到现代深度学习模型的各个方面。通过系统的学习和项目实践，将掌握计算机视觉的关键技术和应用，为未来的深入研究或实际工作打下坚实的基础。