第一阶段:基础知识(1-2个月)
数学基础
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**线性代数**:
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课程:Khan Academy的线性代数课程
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书籍:David C. Lay的《Linear Algebra and Its Applications》
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**微积分**:
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课程:Khan Academy的微积分课程
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书籍:James Stewart的《Calculus》
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**概率与统计**:
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课程:Khan Academy的概率与统计课程
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书籍:Larry Wasserman的《All of Statistics》
编程基础
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**Python编程**:
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课程:Codecademy的Python课程
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实践:完成几道LeetCode的简单编程题
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**数据结构与算法**:
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课程:Coursera的《Algorithms Specialization》
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实践:在LeetCode上练习数据结构与算法题目
第二阶段:图像处理基础(1个月)
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**数字图像基础**:
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课程:Coursera的《Introduction to Computer Vision》
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**图像变换与滤波**:
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实践:使用OpenCV和Pillow实现图像变换和滤波操作
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**图像增强**:
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实践:使用Scikit-image进行图像增强处理
第三阶段:计算机视觉基础(2个月)
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**特征提取与图像匹配**:
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实践:使用SIFT、SURF、ORB等算法进行图像匹配
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**图像分割**:
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实践:实现和使用常见的图像分割算法,如阈值分割、GrabCut等
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**目标检测与图像分类**:
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课程:Udacity的《Computer Vision Nanodegree》
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实践:实现Haar级联分类器、HOG + SVM、YOLO等目标检测算法
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**图像分类**:
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实践:使用KNN、SVM以及卷积神经网络(CNN)进行图像分类任务
第四阶段:机器学习与深度学习(3个月)
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**机器学习基础**:
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课程:Coursera的《Machine Learning》 by Andrew Ng
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**神经网络基础与深度学习**:
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课程:Deep Learning Specialization(Coursera)
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实践:用TensorFlow和PyTorch实现基础的神经网络、CNN、RNN等
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**深度学习框架**:
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学习TensorFlow、PyTorch或Keras的基本用法
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实践:完成几个小项目,例如手写数字识别(MNIST)
第五阶段:计算机视觉应用(3-4个月)
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**图像分类**:
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实践:使用预训练模型(如VGG、ResNet等)进行图像分类任务
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**目标检测与分割**:
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实践:深入学习Faster R-CNN、YOLO、Mask R-CNN、U-Net等算法
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**图像生成**:
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实践:实现GAN、VAE等生成模型
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**三维视觉**:
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学习:立体视觉、深度估计、点云处理等技术
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实践:实现基础的三维视觉任务
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**视频分析**:
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实践:实现动作识别、目标跟踪、多目标检测等
第六阶段:高级与前沿技术(2个月)
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**自监督学习与无监督学习**:
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实践:实现SimCLR、MoCo等自监督学习算法
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**多模态学习**:
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实践:结合图像和文本信息,实现CLIP模型
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**强化学习在视觉中的应用**:
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学习并实践AlphaGo、视觉导航等
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**图像增强与恢复**:
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实践:实现超分辨率、去噪、去模糊等任务
第七阶段:项目实战与研究(持续进行)
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**应用项目**:
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实践:结合实际项目进行实践,如人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等
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**比赛与挑战**:
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参加Kaggle比赛、CVPR竞赛等提升实战经验
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**论文复现**:
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选择前沿论文进行复现,理解最新技术
总结
这个学习计划总共约12-14个月,每个阶段的学习时间可以根据自己的掌握情况进行调整。在学习过程中,理论与实践相结合,通过不断的实践和项目经验,最终掌握计算机视觉的核心技术。