计算机视觉
核心概念
1. 图像处理
卷积操作
- 卷积核
- 步长
- 填充
- 特征提取
池化操作
- 最大池化
- 平均池化
- 下采样
- 特征压缩
归一化
- 批归一化
- 层归一化
- 组归一化
- 实例归一化
应用场景：
- 图像预处理
- 特征提取
- 噪声去除
- 图像增强
2. 目标检测
YOLO系列
- 单阶段检测
- 实时性能
- 多尺度
- 版本演进
Faster R-CNN
- 两阶段检测
- RPN网络
- ROI Pooling
- 高精度
其他方法
- SSD
- RetinaNet
- CenterNet
- DETR
应用场景：
- 自动驾驶
- 视频监控
- 人脸识别
- 工业检测
3. 图像分割
U-Net
- 编码器-解码器
- 跳跃连接
- 医学图像
- 精确分割
Mask R-CNN
- 实例分割
- ROI Align
- 多任务
- 高精度
其他方法
- DeepLab
- FCN
- SegNet
- Transformer-based
应用场景：
- 医学影像
- 自动驾驶
- 图像编辑
- 虚拟现实
4. 图像生成
GAN（生成对抗网络）
- 生成器
- 判别器
- 对抗训练
- 高质量生成
VAE（变分自编码器）
- 编码器
- 解码器
- 潜在空间
- 生成控制
Diffusion（扩散模型）
- 前向扩散
- 反向扩散
- 高质量生成
- 稳定训练
应用场景：
- 艺术创作
- 图像修复
- 风格迁移
- 数据增强
学习资源
1. 课程
CS231n（斯坦福CV课程）
- 计算机视觉基础
- CNN详解
- 实践项目
- 课程链接
Fast.ai计算机视觉课程
- 实践导向
- 快速入门
- 最新技术
- 课程链接
OpenCV教程
- 图像处理基础
- 实用技巧
- 多语言支持
- 教程链接
2. 工具库
OpenCV
- 图像处理
- 计算机视觉
- 跨平台
- 文档链接
PyTorch Vision
- 深度学习
- 预训练模型
- 数据增强
- 文档链接
TensorFlow Hub
- 预训练模型
- 模型库
- 易于使用
- 文档链接
3. 实践项目
图像分类
- 手写数字识别
- 物体识别
- 场景分类
- 细粒度分类
目标检测
- 人脸检测
- 车辆检测
- 行人检测
- 多目标跟踪
图像分割
- 语义分割
- 实例分割
- 全景分割
- 医学图像分割
风格迁移
- 艺术风格
- 照片风格
- 视频风格
- 实时风格
学习路径
第1月：基础学习
目标：
- 理解图像处理基础
- 学习CNN原理
- 掌握基本操作
内容：
- 图像基础
- 卷积操作
- 池化操作
- CNN架构
实践：
- 图像分类
- 特征提取
- 数据增强
第2月：进阶应用
目标：
- 学习目标检测
- 掌握图像分割
- 实践复杂任务
内容：
- 目标检测
- 图像分割
- 迁移学习
- 模型优化
实践：
- 目标检测项目
- 图像分割项目
- 模型优化
第3月：高级主题
目标：
- 学习图像生成
- 掌握最新技术
- 创新应用
内容：
- GAN
- Diffusion
- Transformer
- 最新研究
实践：
- 图像生成项目
- 创新应用
- 论文复现
实践建议
数据准备
数据收集
- 公开数据集
- 爬虫获取
- 人工标注
- 数据增强
数据预处理
- 调整大小
- 归一化
- 数据增强
- 标签处理
数据划分
- 训练集
- 验证集
- 测试集
- 交叉验证
模型选择
简单任务：
- 经典CNN
- 预训练模型
- 快速迭代
复杂任务：
- 最新架构
- 大模型
- 精细调优
评估方法
分类任务：
- 准确率
- Top-K准确率
- 混淆矩阵
- ROC曲线
检测任务：
- mAP
- IoU
- 精确率
- 召回率
分割任务：
- IoU
- Dice系数
- 像素准确率
- 平均准确率
常见问题
Q1: 如何选择CNN架构？
A:
- 任务复杂度
- 数据规模
- 计算资源
- 性能需求
Q2: 如何提高模型性能？
A:
- 增加数据
- 数据增强
- 模型集成
- 超参数优化
Q3: 如何处理小目标检测？
A:
- 多尺度特征
- 特征金字塔
- 数据增强
- 损失函数调整