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计算机视觉（图像算法工程师）学习路线

article 2025/6/8 15:26:43

计算机视觉学习路线

  1. Python基础
    常量与变量
    列表、元组、字典、集合
    运算符
    循环
    条件控制语句
    函数
    面向对象与类
    包与模块
  2. Numpy + Pandas + Matplotlib
    numpy
  3. 机器学习
    回归问题
    线性回归
    Lasso回归
    Ridge回归
    多项式回归
    决策树回归
    AdaBoost
    GBDT
    随机森林回归
    分类问题
    逻辑回归
    决策树
    ID3 - 信息增益
    C4.5 - 信息增益率
    随机森林
    SVM
    Naive Bayes
    聚类问题
    K-Means
    MDSCAN
    凝聚层次
  4. 计算机视觉
    色彩处理
    灰度化
    二值化与反二值化
    色彩提取
    直方图均衡化
    亮度、饱和度、色彩调整
    形态处理
    仿射变换
    缩放，裁减
    图像相加相减
    透视变换
    腐蚀膨胀-开运算闭运算-礼帽运算黑帽运算
    腐蚀核
    色彩梯度
    模板运算
    模糊
    锐化
    边沿检测
    轮廓处理
  5. 深度学习
    神经网络
    全连接
    激活函数
    损失函数
    梯度下降法
    反向传播算法
    卷积神经网络
    LeNet
    AlexNet
    VGG
    Inception
    ResNet
  6. 目标检测
    YOLO v5/v8/v11
    Transformer
    Multi-Head Attention
    目标分割
    UNet
    VIT

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