💡

文章摘要

让机器看懂图像和视频。从图像分类、目标检测到图像分割，掌握 CNN 和视觉 Transformer 的核心技术。

0为什么学 CV？

自动驾驶、人脸识别、医学影像分析、工业质检——这些都是 CV 的应用。

2026 年，CV 和多模态（视觉+语言）正在融合。GPT-4V、Gemini Pro 都能"看懂"图片了。

1学习路线

计算机视觉的学习路线：

图像分类— LeNet → AlexNet → ResNet

目标检测— YOLO、Faster R-CNN

图像分割— 语义分割、实例分割

数据增强与优化— AutoAugment、CutMix

2学习建议

重点投入：

  • CNN 核心思想（卷积、池化、感受野）
  • ResNet 架构演进
  • YOLO 目标检测

可以用现成工具的：
-不需要从头训练模型，用预训练模型微调即可

💡 一句话理解

💡 用 YOLO 跑一下实时目标检测，看着摄像头里的物体被实时标注，非常有成就感。

架构图示 1

图表加载中…

架构图示 2

图表加载中…

标签

#CV#学习导览#CNN#目标检测

路线内导航

← 路线上一篇

句法分析：依存分析与成分分析

路线下一篇 →

卷积操作详解（实战）：卷积核、步长、填充