计算机视觉AI学习全攻略

以下是计算机视觉AI学习的完整攻略，整合了传统视觉技术与深度学习方法，结合学术界和工业界需求设计的学习路径： 一、基础能力构建 数学基础 线性代数：重点掌握矩阵运算、特征值分解（图像压缩核心） 概率统计：贝叶斯理论（目标跟踪基础）、高斯分布（图像降噪核心） 微积分：梯度计算（深度学习优化核心） 编程工具链 Python必学：掌握Numpy向量化编程、OpenCV图像处理API 深度学习框架：PyTorch动态图机制（推荐新手）、TensorFlow生产部署优势 开发环境：Jupyter调试技巧、Docker容器化部署 传统视觉技术 图像处理：灰度/HSV空间转换、高斯滤波、形态学操作 特征工程：SIFT（尺度不变特征）、HOG（行人检测经典方法） 立体视觉：极线几何、PnP问题（三维重建基础） 二、深度学习核心模块 CNN架构演进 基础网络：LeNet手写识别、VGG层设计规范 优化架构：ResNet残差连接、Inception多尺度融合 轻量化网络：MobileNet深度可分离卷积、EfficientNet复合缩放 四大核心任务 图像分类：ImageNet预训练技巧、迁移学习微调策略 目标检测：YOLO系列实时检测、Mask R-CNN实例分割 图像分割：U-Net医学影像应用、DeepLab系列语义分割 三维视觉：PointNet点云处理、NeRF神经辐射场 三、实战进阶路径 入门项目 OpenCV实战：实现证件照背景替换（形态学+边缘检测） 经典复现：用PyTorch复现ResNet在CIFAR-的完整训练流程 工业级项目 安防场景：基于YOLOv的口罩检测系统开发 医疗应用：U-Net肝脏CT影像分割（Kaggle数据集） 自动驾驶：车道线检测与曲率计算（OpenCV+透视变换） 竞赛提升 Kaggle入门：PASCAL VOC目标检测比赛baseline构建 模型优化：学习MMDetection框架实现Faster R-CNN调参 四、学习资源体系 资源类型 推荐内容 特点 经典教材 《深度学习》《计算机视觉：算法与应用》 理论系统性 视频课程 斯坦福CSn、吴恩达深度学习专项课 实践导向 代码平台 GitHub热门项目（MMDetection、Detectron） 工业级实现 论文跟踪 CVPR/ICCV最新成果、arXiv每日推送 把握前沿 五、职业发展建议 能力矩阵搭建 算法侧：掌握模型蒸馏、量化压缩等部署技术 工程侧：熟悉TensorRT加速、ONNX跨平台部署 业务侧：深入医疗/自动驾驶/工业检测等细分领域 持续学习策略 每周精读篇顶会论文（CVPR/ECCV）并复现核心模块 参与OpenMMLab等开源社区贡献代码 定期参加CVPR等会议workshop了解技术趋势 建议通过获取完整学习资料，结合自身兴趣选择医疗影像、自动驾驶或工业检测等细分领域深耕。