计算机视觉学习路径是怎么样的?

研一入学,查资料发现很多人都说从机器学习开始,之后再看深度学习,在暑假的时候简单学了线性回归、逻辑回归、聚类和 PCA,深度学习学了 MLP 、CNN 和 RNN,根据视频写了实战的小项目,没有看吴大佬的 ML 和 DL,不知道暑假学的那些知识够不够。想直接去看 cs231n,不知道有没有必要再看一下吴恩达的 ML 和 DL 了,请各位大佬不吝赐教。同时想问问计算机视觉的学习路径大概是怎么样的,最近学的感觉很迷茫,虽然天天在实验室,但是感觉总是这边学一点那边学一点,效率很低=.=

相关文章

7 thoughts on “计算机视觉学习路径是怎么样的?

  1. @luomu24 听学长说导师不错入坑了,当时也不懂,诶现在确实后悔,但是不搞这个毕不了业啊

  2. 吴恩达的 ML 和 DL 是基础中的基础……coursera 上面的比较简单,学校的视频相对深一点
    ——然而,你会发现你的毕业 paper 跟这些关系可能不是很大,就是改模型调参换数据改模型调参……

    同建议读博,cv 这玩意现在已经是红海了,连我这个没有顶会的土鳖都快撑不住了……

  3. @iHaoo 我是码农。
    看你的“高低”跟谁比了,如果想 8 年混个毕业,不求什么一区二区 paper,对数学倒是也不高。
    但是 cv 的根基其实就是数学堆起来的,你要是看到公式就头疼,可能还是尽早想办法的好……

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注