计算机视觉如何入门,需要哪些书籍和视频教程,学习顺序如何比较好?|社区问答

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问:计算机视觉如何入门,有哪些必看的书籍和视频教程,学习顺序怎样比较好?

本人大三,ML基础好,python编程能力强。现在打算走计算机视觉方向。最近在学习ng的深度学习视频,然后打算学习CS231n 2017视频。不知道这两个视频教程是否值得学习,在知识层面是否存在上升关系。除了这两个视频,请各位大佬看看还有哪些值得一看的书籍和视频。最好有学习顺序。非常感谢!

@宇宙希望

目前DL如此流行,以至于很多没有计算机视觉基础知识的人认为可以通过直接学习神经网络和深度学习材料,然后熟悉框架的使用,从而进入计算机视觉领域。这真的太天真了,就像因为有一堆武器,他们以为不练内功就可以通过短指令成为武林高手。无论是以前还是现在,计算机视觉的基础知识都是必不可少的。

计算机视觉,数字图像处理领域的第一个先锋,冈萨雷斯的《数字图像处理》,已经有了第三版。如果直接翻原著太难,可以看看《数字图像处理 MATLAB 版》,这是第二版,里面的MATLAB程序可以无障碍运行。建议一两个月内快速看完这本书,熟悉底层特征、滤波、边缘提取、分水岭等经典算法。回想起来,你知道CNN卷积其实是一个滤波算子。有了这个基础,你会对DL的效果有更清晰的认识。

至于上面说的EM部分,其实感觉有失偏颇,已经是机器学习理论的范畴了。当然,如果不熟悉EM和玻尔兹曼机,就很难理解DL。但是,掌握计算机视觉的基本信息比熟悉DL更重要。

@艾蜜莉

这两个视频值得一看,在知识上属于并列,没有上升关系。此外,周志华的机器学习也可见一斑。看书,听视频,不知道去哪里上网,根据自己不懂的知识点类型去找其他的书

@玛丽 • 普尔曼

比如em算法可以推吗?如果不能说明ml基础还是不行的话,西瓜不错,最多也就是入门级。可以同时学习一个深度学习框架,多看论文,找点,深入

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