81页计算机视觉学习指南,事无巨细,助你从萌新长成老司机

作者高密度出镜。

栗子 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

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同学,听说你刚刚误入计算机视觉的大坑。

那么恭喜你,因为现在有一本长达81页的CV成长指南,能给你无微不至的关怀:

从装Python、装OpenCV、入门深度学习,到人脸识别、目标检测、语义分割等等各种应用,都有进阶路线,里面包含了教程、案例、注意事项。甚至怎样把算法部署到树莓派之类的硬件上,也能找到经验。

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推特发出12小时,已经有1200人点了赞。作者名叫Adrian Rosebrock,是个经常出产教程的宝藏男子。

萌新的你,如想成长为一名合格的老司机,请马克这份指南。

然后,来看里面的内容到底有多丰富:

事无巨细

为了避免“从入门到放弃”的惨剧,在你成为老司机的路上,这份指南给每一步都做了安排。

从目录看,大致分为两部分,左边一列是基础,右边一列是应用:

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先看左边的基础装备:

· 应该从哪开始呢

· 深度学习

· 人脸应用

· 图像文字识别 (OCR)

· 目标检测

· 目标追踪

· 实例分割和语义分割

第一章“应该从哪开始呢”,是OpenCV的进阶路线:

是安装Python和OpenCV (初) ,是理解命令行arguments (初) ,是用示例学OpenCV (初) ,是自己搭个OpenCV小项目 (初) ,是做更高级的OpenCV项目 (中) ,是在CV的大世界里,选择自己的小方向 (中) 。

每一步都有需要注意的事项,还有必要的教程资源。

比如,怎样安装OpenCV最简单,为什么不要用Windows,做项目的过程中有哪些常见错误类型要避免。

有些步骤,还会分成多个小步骤,每个小步又有作者的温馨建议。比如,这是第五步:

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当这个章节的六步完成之后,还有一步叫“What to Next”,除了告诉大家下面应该做什么,也有一些额外的教程资源提供。

第二章“深度学习”,是算法的进阶路线,内容比第一章更丰盛,有12步:

是构建深度学习环境 (初) ,是训练自己的第一个网络 (初) ,是理解CNN (初) ,是搭个自己的图像数据集 (中) ,是在自己的数据集上训练一个CNN (中) ,是调整学习率 (中) ,是数据扩增 (中) ,是特征提取和微调预训练网络 (中) ,是视频分类 (高) ,是多输入和多输出网络 (高) ,十一是改进自己的网络 (高) ,十二是AutoML和AutoKeras。

依然,每一步都提供了详细的指引,有过往成功案例为你保驾。比如,这是第十二步:

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第三章“人脸应用”开始,就是在各种具体任务当中用到的算法了。

检测人脸,检测关键点,识别人脸,提升算法的准确率……也把前两章的进阶路线,贯彻进了任务里。

在这一章,作者Adrian Rosebrock频繁出镜:

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第四章-第七章,文字识别、目标检测、目标追踪、实例分割和语义分割,与第三章同理,此处便不详述。

作者继续高密度出镜:

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接下来看右边一列,是帮你走进现实的:

· 嵌入的和物联网用的CV

· 树莓派上的CV

· 医学领域的CV

· 搞搞视频

· 图片搜索引擎

· 大神采访,案例研究 (与教程) ,成功故事

比如,怎样把自己的算法,放进树莓派里,放进冰箱里,放进脑子里,都有详尽的玩法。

作者依然在出镜:

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除此之外,还有各种成功前辈的采访,里面有一些成功案例 (或附带教程) ,是初学者可以借鉴的经验:

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除了技术上的建议,这些资料也可当做美味的鸡汤,鼓舞着你一路走向人参巅峰。

传送门

万事俱备,大家可以开始修炼了。

顺便回答一下这个问题:作者说的81页,这个数到底是怎么来的。

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