因工作需要，年初花了4個(gè)月左右時(shí)間學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的知識(shí)，工作日每天大概學(xué)習(xí)4-6個(gè)小時(shí)，周末每天大概10個(gè)小時(shí)，工作中的需求應(yīng)對(duì)也得心應(yīng)手了。

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想快速入門的話，從自己的經(jīng)驗(yàn)看，可以先不看高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中涉及的相關(guān)知識(shí)并不多。

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視覺(jué)的知識(shí)部分建議分成兩部分學(xué)習(xí)，第一部分傳統(tǒng)圖像處理，第二部分基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理。

然而我發(fā)現(xiàn)實(shí)際上幾乎80%的CV的從業(yè)者都沒(méi)有從頭至尾深入的學(xué)習(xí)圖像處理方面的知識(shí)。

現(xiàn)在有了深度學(xué)習(xí)，不需要人為提取特征了，所以很多人不再關(guān)注圖像底層的信息，而是直接越過(guò)這個(gè)根基去搭建模型，我覺(jué)得這是一個(gè)誤區(qū)。

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不同領(lǐng)域的圖像，例如OCT、MR、遙感、自然圖像等等，有著巨大的特征差異，對(duì)這些特征差異性都不了解，怎么在搭建模型之后對(duì)精度進(jìn)行提升和改進(jìn)呢？怎么在原來(lái)模型的基礎(chǔ)上做一些改變呢？

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因此，我認(rèn)為好好學(xué)習(xí)一下圖像預(yù)處理、后處理的知識(shí)對(duì)CV有著至關(guān)重要的作用，例如圖像去噪、分割、增強(qiáng)、增廣等等。

學(xué)習(xí)心態(tài)：

早就是優(yōu)勢(shì)，早學(xué)早受益！

然而網(wǎng)上很多教程也比較碎片，鑒于此，整理一條學(xué)習(xí)路線，跟著這個(gè)路線重新去梳理一下你的學(xué)習(xí)計(jì)劃，相信計(jì)算機(jī)視覺(jué)水平一定會(huì)有質(zhì)的提升。

資源已經(jīng)整理好了，文末附下載方式！以下是詳細(xì)內(nèi)容介紹～?

?第一章：機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)簡(jiǎn)介

技術(shù)背景

• 了解人工智能方向、熱點(diǎn)

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)簡(jiǎn)介

• cv簡(jiǎn)介

• cv技能樹(shù)構(gòu)建

• 應(yīng)用領(lǐng)域

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機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

• 線性與非線性變換

• 概率學(xué)基礎(chǔ)

• 熵

• kl散度

• 梯度下降法

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

圖像和視頻

• 圖像的取樣與量化

• 濾波

• 直方圖

• 上采樣

• 下采樣

• 卷積

• 直方圖均衡化算法

• 最近鄰差值

• 單/雙線性差值

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特征選擇與特征提取

• 特征選擇方法

• filter等

• 特征提取方法：PCA、LDA、SVD等

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邊緣提取

• Canny

• Roberts

• Sobel

• Prewitt

• Hessian特征

• Haar特征

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相機(jī)模型

• 小孔成像模型

• 相機(jī)模型

• 鏡頭畸變

• 透視變換

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階

聚類算法

• kmeans

• 層次聚類

• 密度聚類

• 譜聚類

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坐標(biāo)變換與視覺(jué)測(cè)量

• 左右手坐標(biāo)系及轉(zhuǎn)換

• 萬(wàn)向鎖

• 旋轉(zhuǎn)矩陣

• 四元數(shù)

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三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)

• 立體視覺(jué)

• 多視幾何

• SIFT算法

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三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)與點(diǎn)云模型

• PCL點(diǎn)云模型

• spin image

• 三維重構(gòu)

• SFM算法

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圖像濾波器

• 直通濾波

• 體素濾波

• 雙邊濾波器

• 條件濾波

• 半徑濾波

• 圖像增加噪聲與降噪

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OpenCV詳解

OpenCV算法解析

• 線性擬合

• 最小二乘法

• RANSAC算法

• 哈希算法

• DCT算法

• 漢明距離

• 圖像相似度

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第二章：深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

• 基本的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

• 神經(jīng)元

• 激活函數(shù)詳解（sigmoid、tanh、relu等）

• 感性認(rèn)識(shí)隱藏層

• 如何定義網(wǎng)絡(luò)層

• 損失函數(shù)

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推理和訓(xùn)練

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練

• bp算法詳解

• 歸一化

• Batch Normalization詳解

• 解決過(guò)擬合

• dropout

• softmax

• 手推神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程

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從零開(kāi)始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 使用python從零開(kāi)始實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

• 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

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深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架

• pytorch

• tensorflow

• caffe

• mxnet

• keras

• 優(yōu)化器詳解(GD,SGD,RMSprop等

該視頻出品人是王小天，目前就職于BAT之一，AI算法高級(jí)技術(shù)專家，法國(guó)TOP3高校雙碩（計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用雙碩士）畢業(yè)。

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立即領(lǐng)取

（添加小助理人數(shù)較多，請(qǐng)耐心等待）

他在人工智能和芯片領(lǐng)域發(fā)表10余篇論文，具有深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的項(xiàng)目及業(yè)務(wù)落地經(jīng)驗(yàn)。

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工作期間主要負(fù)責(zé)人工智能業(yè)務(wù)線CV與NLP相關(guān)算法工作，推進(jìn)人機(jī)混合智能、語(yǔ)義分割、機(jī)器翻譯、虹膜識(shí)別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。

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對(duì)圖像分類、物體檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等有深入的研究。

他兼具理論與實(shí)戰(zhàn)落地經(jīng)驗(yàn)，深知初學(xué)者學(xué)習(xí)痛點(diǎn)。說(shuō)實(shí)話，這樣資歷的人，很難得。

這份教程是他8年人工領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)的凝練，通過(guò)講解和實(shí)戰(zhàn)操作，讓你能做到獨(dú)立搭建和設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括主流分類和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)），從檢測(cè)模型教學(xué)逐步深入，幫你輕松掌握目標(biāo)檢測(cè)，并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理解決各種CV問(wèn)題。

他對(duì)學(xué)習(xí)者的建議：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的提升不在于搭建模型，而在于不斷調(diào)優(yōu)、改進(jìn)過(guò)程中積累的經(jīng)驗(yàn)。

我們?cè)撛趺瘁槍?duì)不同領(lǐng)域的圖像設(shè)置不同的參數(shù)？其中包括卷積核大小、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、初始權(quán)重等等，不可能拿到一個(gè)模型，既適合醫(yī)學(xué)圖像，又適合人臉識(shí)別，這其中就需要n次從70%的精度調(diào)到95%以上中積累出經(jīng)驗(yàn)。

而很多CV從業(yè)者覺(jué)得搭建出模型就告一段落，反反復(fù)復(fù)用不同的方式去搭建模型，先是tensorflow搭建完用pytorch搭，pytorch完事后用mxnet再來(lái)一遍，Python搭完用c/c++搭，但是至始至終沒(méi)在精度和經(jīng)驗(yàn)方面做出前進(jìn)。

由于工作需要，這份教程我本人也在學(xué)習(xí)中，雖然已經(jīng)從事這個(gè)行業(yè)多年，再看這份教程的時(shí)候，仍然能查漏補(bǔ)缺，收獲滿滿，我相信不管是AI入門，還是已經(jīng)具備了一定的工作經(jīng)驗(yàn)，這份學(xué)習(xí)資料，都值得你去認(rèn)真學(xué)習(xí)研究。

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