2020-05-29 11:04发布
有学习的前提条件的嘛
计算机视觉算法的学习分成3个阶段，这3个阶段指的知识体系建立的过程。一方面你在工作或者上学的时候会学习一些散乱的知识点，另一方面，这些知识点一段时间不用可能就忘了，但是长期来看其实是很有帮助。
所以，建立知识体系的作用就是帮自己牢固知识点，迅速找到一些应用中用的的背景知识，最好帮自己在某个领域深入进去。
1，背景知识储备：编程能力，机器学习，优化理论，图像基本知识，图论
2，项目进阶：对于每个项目，要了解项目背景，方案设计，数据形式，目标设计，算法原理，算法实现，模型调优，系统部署，可以在不同的项目中关注不同的部分，但是需要在n年以后对各个方面都比较熟悉
3，未知探索：这个属于根据自己过往经验和兴趣，深入某个方面，持续研究，走到前沿
最基本的图像处理的图像，你应该有图像处理等知识有一定的了解（包括图像平滑去噪，图像增强，图像分割和图像变换）应该是的基础上，模式识别这个我建议你看到的图像处理冈萨雷斯这本书，用于模式识别，迪达写道，“模式分类”这本权威的书，我觉得模式识别领域仍然有很多的东西可以挖掘，毕竟他做到了没有完美的常规固定经典物理学理论，这本书是很多理论都有自己的缺点加以改进，你先学这本书呈现（如贝叶斯决策理论，参数和非参数估计的基本理论，等），要学会去研究这些理论这些问题。有一个数学基础，相关的数学图形识别的基础上，应该有：高等数学，线性代数，概率论，随机过程优化方法，等等。你有数学基础，科学这些应该不是难事。
一、图像的点运算：
1.灰度直方图；2.灰度的线性变换；3.灰度对数变换；4.伽马变换；5.灰度阈值变换；
6.分段线性变换；7.直方图均衡化；8.直方图规定化。
二、图像的几何变换：
1.图像平移；2.图像镜像；3.图像转置；4图像缩放；5.图像旋转；6.插值算法；
应用（人脸配准）
三、空间域图像增强：
1.空间域滤波；2.图像平滑；3.中值滤波；4.图像锐化（基于一阶导数的图像增强—梯度算子；基于二阶微分—拉普拉斯算子，高斯拉普拉斯变换）。
四、频率域图像增强：
1.傅里叶变换和快速傅里叶变换；2.频域低通和高通滤波器；3.利用频率域滤波消除周期噪声。
五、小波变换（多分辨率分析，Gabor多分辨分析，Haar小波、Daubechies小波）
六、图像复原
七、彩色图像处理
1.彩色模型（RGB,CMY,CMYK,HSI,HSV,YUV,YIQ,LAB)
2.彩色补偿和彩色平衡
八、形态学图像基础
1.二值图像的基本形态学运算（腐蚀，膨胀、开运算、闭运算）
2.二值图像的形态学应用（击中与击不中；边界提取与跟踪；区域填充；连通分量提取及其实现，细化算法，像素画算法，凸壳，bwmorph函数）
3.灰度图像的基本形态学运算（灰度膨胀，灰度腐蚀，灰度开、闭运算、顶帽top-hat变换
九、图像分割
1.边缘检测（常见的边缘检测算子）；2霍夫变换（直线检测，曲线检测，任意形状检测）3.阈值分割；4.区域分割；5.基于形态学分水岭算法的图像分割
十、特征提取
十一、图像识别
数学基础技能：
概率论与数理统计
线性代数
数学分析
凸优化
微积分
计算机视觉算法相关基础技能
深度学习
统计机器学习
视觉神经科学
low-level视觉与图像处理
3D计算机视觉
中间层技能
图像分割
图像分类
目标检测
目标跟踪
视频分析
应用层技能
OCR文字识别
图像检索
图像识别
视频内容理解
手势识别
人脸识别
图像/视频编缉和风格化
智能视频分析
图像与NLP结合
3D重建
工业视觉
无人驾驶
医疗影像诊断
神经网络芯片
工程和项目管理技能
Maven
Git
敏捷开发
JIRA
Redmine
开发语言和框架
Python
Tensorflow
PyTorch
Theano
Numpy
Pandas
Keras
scikit-learn
选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...
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计算机视觉算法的学习分成3个阶段，这3个阶段指的知识体系建立的过程。一方面你在工作或者上学的时候会学习一些散乱的知识点，另一方面，这些知识点一段时间不用可能就忘了，但是长期来看其实是很有帮助。
所以，建立知识体系的作用就是帮自己牢固知识点，迅速找到一些应用中用的的背景知识，最好帮自己在某个领域深入进去。
1，背景知识储备：编程能力，机器学习，优化理论，图像基本知识，图论
2，项目进阶：对于每个项目，要了解项目背景，方案设计，数据形式，目标设计，算法原理，算法实现，模型调优，系统部署，可以在不同的项目中关注不同的部分，但是需要在n年以后对各个方面都比较熟悉
3，未知探索：这个属于根据自己过往经验和兴趣，深入某个方面，持续研究，走到前沿
最基本的图像处理的图像，你应该有图像处理等知识有一定的了解（包括图像平滑去噪，图像增强，图像分割和图像变换）应该是的基础上，模式识别这个我建议你看到的图像处理冈萨雷斯这本书，用于模式识别，迪达写道，“模式分类”这本权威的书，我觉得模式识别领域仍然有很多的东西可以挖掘，毕竟他做到了没有完美的常规固定经典物理学理论，这本书是很多理论都有自己的缺点加以改进，你先学这本书呈现（如贝叶斯决策理论，参数和非参数估计的基本理论，等），要学会去研究这些理论这些问题。有一个数学基础，相关的数学图形识别的基础上，应该有：高等数学，线性代数，概率论，随机过程优化方法，等等。你有数学基础，科学这些应该不是难事。
一、图像的点运算：
1.灰度直方图；2.灰度的线性变换；3.灰度对数变换；4.伽马变换；5.灰度阈值变换；
6.分段线性变换；7.直方图均衡化；8.直方图规定化。
二、图像的几何变换：
1.图像平移；2.图像镜像；3.图像转置；4图像缩放；5.图像旋转；6.插值算法；
应用（人脸配准）
三、空间域图像增强：
1.空间域滤波；2.图像平滑；3.中值滤波；4.图像锐化（基于一阶导数的图像增强—梯度算子；基于二阶微分—拉普拉斯算子，高斯拉普拉斯变换）。
四、频率域图像增强：
1.傅里叶变换和快速傅里叶变换；2.频域低通和高通滤波器；3.利用频率域滤波消除周期噪声。
五、小波变换（多分辨率分析，Gabor多分辨分析，Haar小波、Daubechies小波）
六、图像复原
七、彩色图像处理
1.彩色模型（RGB,CMY,CMYK,HSI,HSV,YUV,YIQ,LAB)
2.彩色补偿和彩色平衡
八、形态学图像基础
1.二值图像的基本形态学运算（腐蚀，膨胀、开运算、闭运算）
2.二值图像的形态学应用（击中与击不中；边界提取与跟踪；区域填充；连通分量提取及其实现，细化算法，像素画算法，凸壳，bwmorph函数）
3.灰度图像的基本形态学运算（灰度膨胀，灰度腐蚀，灰度开、闭运算、顶帽top-hat变换
九、图像分割
1.边缘检测（常见的边缘检测算子）；2霍夫变换（直线检测，曲线检测，任意形状检测）3.阈值分割；4.区域分割；5.基于形态学分水岭算法的图像分割
十、特征提取
十一、图像识别
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中间层技能
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手势识别
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工业视觉
无人驾驶
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神经网络芯片
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敏捷开发
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Python
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PyTorch
Theano
Numpy
Pandas
Keras
scikit-learn
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