AI入门-计算机视觉学习指南[附资源]

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深度学习


计算机视觉入门指南



简介

计算机视觉（Computer Vision）又称为机器视觉，顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理及语音识别并列为机器学习方向的三大热点方向。而计算机视觉也由诸如梯度方向直方图（HOG）以及尺度不变特征变换（SIFT）等传统的人工设计特征与浅层模型的组合逐渐转向了以卷积神经网络为代表的深度学习模型。





计算机视觉知识树





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内容提要


本文主要总结计算机视觉入门必备基础知识，包括机器视觉基本概念，入门学习书籍和学习资源整理~


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主要研究内容



  • 图像识别


  • 目标检测


  • 目标跟踪


  • 语义分割


  • 视觉问答










计算机视觉入门路线


如果你是计算机视觉领域的新手，可以在下面找到一系列初学者需要了解的基础知识点



1. 深度学习基础


计算机视觉涉及多个学科基础知识，属于一门综合性学科，其中包括：数字图像处理、机器学习、深度学习、模式识别、统计学习方法和数理统计等等。这就要求我们博闻强识，融会贯通~


因此，在入门CV之前，我们首先应该对基础的学术课程都有相应的了解和学习，例如数学方面的微积分，统计学，概率论，线性代数等一些基础课程。


在编程语言方面，首先必须掌握Python，因为许多深度学习框架基于python实现，其次是C++，算法模型在工业部署上一般使用c++实现，Matlab作为在校科研必备，最好熟悉其中2种编程语言，日常实验和毕业工作应付自如，因为计算机视觉离开编程是完全行不通的~



2. 视觉专业工具


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工欲善其事，必先利其器。


对于想要学好计算机视觉的同学来说，一个专业的工具，绝对是助攻的不二神器。


OpenCV（开源计算机视觉库）是一个非常强大的学习资料库，包括了计算机视觉，模式识别，图像处理等许多基本算法。


现在其免费提供给学术和商业用途，有C++，C，Python和java接口，支持Windows、Linux、Mac OS、iOS和Android。



关于OpenCV的学习，资源推荐如下：


学习OpenCV


链接：https://pan.baidu.com/s/1c2GrPEK 密码：7012



毛星云老师编著的OpenCV3编程入门


链接：https://pan.baidu.com/s/1c2xuVFq 密码：2s4a


学习OpenCV3


链接：https://pan.baidu.com/s/1geQeT0J 密码：cuco


而深度学习方面，有TensorFlow，PyTorch，Caffe等深度学习框架，它们也内置了OpenCV的API接口。对于框架选择，则完全基于自己个人爱好。


推荐资料


莫凡教程：PyTorch


https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/


TensorFlow中文社区


http://www.tensorfly.cn


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3
个人学习书籍


不断实践，不断总结。


《机器学习》


《深度学习》


《数字图像处理》


《神经网络与深度学习》


《计算机视觉 算法与应用》


《动手学深度学习》


《21天实战caffe》


《Tensorflow实战》


对于CV新手来说，想要从小白到大神，最快的方法就是先系统的学习一下计算机视觉的课程，全面了解一下计算机视觉这个领域的背景及其发展、这个领域有哪些基本的问题、哪些问题的研究已经比较成熟了，哪些问题的研究还处于基础阶段。



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必读书籍



01
入门级


  1. 计算机视觉：算法与应用


    http://szeliski.org/Book/


  2. 计算机视觉：现代方法David A. Forsyth，Jean Ponce


    https://urlify.cn/vequUv


  3. 计算机视觉中的多视图几何。作者：Richard Hartley，Andrew Zisserman


    https://urlify.cn/QzM7b2



02
高级水平-走进深度学习

  1. Michael Nielsen的“神经网络和深度学习”在线书；这是一个非常棒而温和的介绍：神经网络和深度学习http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

  2. Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写的深度学习书


    http://www.deeplearningbook.org/


当机器可以感觉到你的情绪时会发生什么？点击链接观看视频 https://youtu.be/QFk3e5PcK7s

03
TED观看演讲

  1. 李飞飞：我们如何教计算机理解图片


    https://urlify.cn/yiYzQ3


  2. 浅川千惠子：新技术如何帮助盲人探索世界


    https://urlify.cn/zIFzMz


  3. 詹妮弗·希利：如果汽车可以说话，则事故可以避免


    https://urlify.cn/qQnIVz


  4. 戈兰·莱文（Golan Levin）：回望你的艺术


    https://www.ted.com/talks/golan_levin_art_that_looks_back_at_you


  5. Paul Debevec：制作真实照片的数字脸动画


    https://www.ted.com/talks/paul_debevec_animating_a_photo_real_digital_face


  6. 戈兰·莱文：软件艺术


    https://www.ted.com/talks/golan_levin_software_as_art





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在线课程


01
入门级

  1. Udacity：计算机视觉概论

    • https://www.udacity.com/course/introduction-to-computer-vision--ud810

  2. 斯坦福大学的CS231n：用于视觉识别的卷积神经网络

    • http://cs231n.stanford.edu/

  3. 中央佛罗里达大学-Mubarak Shah教授的视频讲座

    • https://www.crcv.ucf.edu/videos/lectures/2014.php

    从上述资源中获得的概念和算法，你可以去解决一些任务并自行完成一个项目。

02
高级水平-走进深度学习

  1. 杰夫·欣顿（Geoff Hinton）在Coursera上的神经网络讲座


    https://www.coursera.org/learn/neural-networks


  2. 斯坦福课程：自然语言处理的深度学习


    http://cs224d.stanford.edu/


  3. 斯坦福大学课程：用于视觉识别的卷积神经网络


    http://cs231n.stanford.edu/

03
讲座课程

  1. 计算机视觉中的深度学习（Sanja Fidler教授）


    http://www.cs.utoronto.ca/~fidler/teaching/2015/CSC2523.html


  2. 先进的计算机视觉（James Hays教授）


    http://www.cc.gatech.edu/~hays/7476/


 总结
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如果你按这份学习路线走下来，理论与实践相结合，日积月累，厚积薄发 ，相信你已经离成为一名深度学习算法工程师不远了，未来可期，大有可为~



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