計算機網路視覺怎麼學

㈠ 計算機視覺需要學什麼

計算機視覺要學以下五個方面內容：

(1)、用於計算機視覺的深度學習模型

因為計算機視覺，我們處理的數據都是圖片，所以我們的深度學習模型主要有兩種，一種是CNN卷積神經網路，另一種是Transformer如swin transformer。推薦學習的模型有以下幾個:Alexnet(開山)、Googlenet、Resnet(殘差網路)、

Unet(圖像分割)、CycleGAN(圖像風格遷移)、Vit(視覺的transformer模型)、swin transformer(馬爾獎論文)。

（5）、相關學科

與計算機視覺相關的學科還有：機器視覺、數字圖像處理、醫學成像、攝影測量、感測器等。

㈡ 學習了哪些知識，計算機視覺才算入門

計算機視覺是一個很大的范疇的總和，有兩種學習方式，一種是閱讀基礎書，搞懂它的每一部分；另一種是找一個問題，看文獻，編程實現，不斷往深走。這兩種學習方式是互補的，如果你看了好幾年書還不能上手解決問題，或者只會解決某些很特殊的問題，對其他問題束手無策都不算成功。因此你需要把看書掌握一般知識和編程實驗解決具體問題齊頭並進。下面說你要干什麼：

下載安裝OpenCV2

OpenCV是一個非常強大的計算機視覺庫，包括了圖像處理、計算機視覺、模式識別、多視圖幾何的許多基本演算法，有c++和Python兩種介面。學習的材料首先是安裝目錄下doc文件夾里的幫助文檔，提供所有函數的用法，任何時候對任何函數有疑問請查閱幫助文檔，安裝目錄下還提供一大堆寫好的演示程序供參考；《OpenCV_2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一本比較基礎的介紹材料，它的缺點是沒有介紹分類器（模式識別）方面的函數怎麼用。

雖然網上還有其他很多流行的庫，比如處理特徵點的VLfeat，處理點雲的PCL，處理GPU運算的CUDA，處理機器人問題的ROS和MRPT，但是這些都是你在解決具體問題時才會考慮去用的東西，如果你想快速讀取視頻、做個屏幕交互程序、使用流行的分類器、提取特徵點、對圖像做處理、進行雙目重建，OpenCV都提供相應函數，因此在你不知道該把餘生用來干什麼的時候，先裝OpenCV學習。

讀綜述

Computer Vision: Algorithms and Application。這本書用1000頁篇幅圖文並茂地瀏覽了計算機視覺這門學科的諸多大方向，如果你不知道計算機視覺是一門搞什麼的學科，這本書是你絕佳的選擇。它的優點是涉獵了大量文獻，缺點是缺乏細節，因此很顯然只讀這本書你根本沒法上手工作，因為它講的實在是太粗糙了。如果你對其中的某一部分感興趣，就請去讀相關文獻，繼續往下走，這就是這本書的意義。有中文版，但是翻譯的不好，也不建議你細細去讀，看看裡面的圖片即可。

Computer Vision: Models, Learning, and Inference：這本書是我認為研究生和高年級本科生入門計算機視覺最好的教材。它內容豐富，難度適中，推導翔實，語言流暢，強烈推薦你花2個月時間把這本書讀完。

多視圖幾何

Multiple View Geometry in Computer Vision：這本書是多視圖幾何的聖經，意思就是說想搞三維重建或者圖像測量之類的項目，這本書是必讀的。它需要你有線性代數的基本知識，會SVD分解即可。第一版有中文版，翻譯的非常好，但是已經絕版了，可以上淘寶高價買一本，第二版添加的內容很少，在網上可以下載到。

模式識別

模式識別核心就是訓練一個函數來擬合手頭的數據，如果數據的標簽是離散的，稱為分類問題，如數據的標簽是連續的，稱為回歸問題；分類又分有監督分類和無監督分類，有監督分類器有神經網路、支持向量機、AdaBoost、隨機場、樹模型等等。當你拿到一大堆數據，需要從裡面找關系的時候，一般都需要使用模式識別演算法來訓練一個函數/分類器/模型，因此模式識別是機器學習的核心。
《模式分類（第二版）》：這是一本適合普通讀者閱讀的教材，介紹了模式識別中經典的分類器，講解細致，語言生動，難度適中，每一個演算法都有偽代碼。

The Elements of Statistical Learning：這本書使用嚴謹的數學工具分析模式識別演算法，它比較難，但是非常深刻。每拿到一個模型它都會分析這個模型在數學上是如何構造的，並且推導模型的分類錯誤率。分析和推導是這本書的精髓。

Pattern Recognition and Machine Learning：這是一本從貝葉斯學派的角度分析模式識別模型的書，它使用的工具主要是概率論，比較難，非常深刻，內容非常豐富。

雖然這兩本書很難，但是它們用到的數學知識不過是基本的概率論和線性代數，只是用的比較活，計算機視覺這個學科需要的數學知識也是這個水平。

圖形學

圖形學教材首先推薦《計算機圖形學與幾何造型導論》，這本書用流暢的語言介紹了圖形學的基礎知識，選材有趣，推導簡潔但是絕不跳步走，保證你能看懂而且不會看煩。

光線追蹤器我看過一本薄的《Realistic Ray Tracing》和一本厚的《Ray Tracing from the Ground Up》，兩本書都有代碼。後一本內容極其豐富，有中文版，翻譯尚可。後一本唯一的缺點就是講不清楚BRDF，但這恰恰是前一本的亮點。

還有一些比較偏的書，比如偏微分方程在圖像處理中的應用、細分、壓縮感知、馬爾科夫隨機場、超解析度分析，概率機器人、多尺度幾何分析，這些領域都有各自的名著，你在某個領域深挖的時候，類似這樣的書可能會出現在參考文獻中，那時再看不遲。

讀文獻
寫到書里的知識基本上都有些過時，你得通過看文獻掌握各個領域最新的發展動態。計算機視覺的頂級期刊有兩個PAMI和IJCV，頂級會議有ICCV和CVPR，在科學網—[轉載]計算機視覺方向的一些頂級會議和期刊有更加詳細的介紹。