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81页计算机视觉学习指南,助你从萌新长成老司机

同学,我听说你刚刚误入了电脑视觉的大坑。

祝贺你,因为现在有一个81页的简历增长指南可以给你一丝不苟的关注:

从Python安装、OpenCV安装、深入学习,到人脸识别、目标检测、语义分割等应用,都有高级路线,包括教程、案例和注意事项。甚至如何将算法部署到草莓派等硬件上也能找到经验。

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推特已经发布了12个小时,已经有1200人称赞了它。作者阿德里安·罗斯布鲁克是一个经常制作教程的寻宝人。

孟心有,如果你想成为一名合格的老司机,请向马克要这本指南。

那么,让我们看看内容有多丰富:

为了避免“从开始到放弃”的悲剧,本指南为你成为老司机的每一步做了安排。

根据目录,它大致分为两部分。左栏是基础,右栏是应用程序:

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首先看看左边的基本设备:

第一章“我应该从哪里开始?”OpenCV的高级路线是:

首先,安装Python和OpenCV(初始),其次,理解命令行参数(初始)。三是用例子来学习OpenCV(开头),四是构建一个小OpenCV项目(开头),五是做一个更高级的OpenCV项目(中间),六是在CV世界中选择自己的小方向(中间)。

每一步都有注意事项和必要的教程资源。

例如,如何安装OpenCV是最简单的,为什么不使用窗口,以及在项目过程中要避免哪些常见的错误类型。

有些步骤将被分成几个小步骤,每个步骤都有作者热情的建议。例如,这是第五步:

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当本章中的六个步骤完成时,还有一个叫做“下一步做什么”的步骤。除了告诉你下一步做什么,还有一些额外的教程资源。

第二章,“深度学习”,是算法的高级路线。内容比第一章丰富。有12个步骤:一是建立深度学习环境(初始),二是训练第一个网络(初始),三是了解有线电视新闻网(初始),四是建立自己的图像数据集(中间),五是训练一个有线电视新闻网(中间),六是调整学习速度(中间)。七是数据放大(中),八是特征提取和微调预训练网络(中),九是视频分类(高),十是多输入多输出网络(高),十一是改进自己的网络(高),十二是自动和自动角。

尽管如此,每一步都有详细的指导方针,过去也有成功的案例来保护你。例如,这是第12步:

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第4章-第7章,文本识别、目标检测、目标跟踪、实例分割和语义分割,这些步骤与第3章中的步骤相同,这里不再详细描述。

作者继续呈现高密度的外观:

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接下来,看看右边的栏,帮助你走进现实:

例如,如何将你的算法放入草莓派、冰箱和头脑中,都有详细的游戏规则。

作者还在照片中:

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此外,还有对成功前辈的各种采访,包括一些初学者可以学习的成功案例(或附带教程):

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除了技术建议,这些材料还可以作为美味的鸡汤来鼓励你达到人参的巅峰。

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