1樓：永無止境
從2023年來看，深度學習是機器視覺領域的主要方法之一，是應該學習的。
實用的深度學習方法包括卷積神經網路、深度殘差網路、以及適用于強雜訊資料的深度殘差收縮網路等。
卷積神經網路
深度殘差網路
深度殘差收縮網路
2樓：3D視覺指南針
推薦你看下我分享的資源，裡面有你需要的書籍。
3D視覺指南針：影象處理新手入門，最全OpenCV、機器視覺演算法電子書合集（乾貨滿滿）
3樓：馮超
作為乙個半路出家學opencv的人，我覺得學opencv和學別的庫本質差別不大，了解功能熟悉引數找個實際專案上手不斷地加深對演算法和api的理解就好。
Opencv的函式已經封裝得很好了，學習前期把演算法當黑盒看待完全沒問題
4樓：黑客與作家
你需要學習理論知識和程式設計知識。
1 理論知識就是指計算機視覺，機器學習，模式識別等等了。有一本很有名的PRML的書,即《Pattern Recognition and Machine Learning》，很多人都推薦。
2 程式設計知識指c++,python,matlab,opencv，cuda等等，當然列舉這些不一定全部學會。
極力推薦乙個部落格給你Rachel Zhang的專欄 這是浙大乙個女學霸的部落格。
當然，你也可以來我的部落格逛逛。
機器學習應該怎麼入門並且深入
一些比較典型的深度學習演算法，應該是需要學習的。卷積神經網路 卷積神經網路估計是變種型別最多的深度學習方法。下圖中的LeNet5是乙個非常早期的模型。殘差網路 殘差網路在卷積神經網路中加入了恒等路徑。He,Kaiming,et al.Deep residual learning for image ...
自學象棋應該如何入門？
時光雨 在書中曾看到這麼一段話 棋經論 原文如下 夫弈棋者，要專心 絕慮 靜算，待敵坦然，無喜怒掛懷。大抵一局之中，千變萬化，如車前馬後，發炮逐卒 如電掣雷轟，炮輔卒行，逼近士象，如狼奔虎躍。順手炮，先要活車 列手炮，補士要牢 士角炮，急使車衝 當頭炮，橫車將路 破象局，中心進卒 解馬局，車炮先行 ...
寒假自學二外日語，應該怎麼入門？
薊明志 從五十音圖開始，橫行豎段的都發音標準的背到滾瓜爛熟。平假名片假名也都乙個不差的全都記牢並書寫公正。這就是最基本且最好的入門。 LING LingLingling 五十音圖唄。看日劇動漫好玩的。以及，了解日本概況。然後就只剩背單詞 語法了。不用說，很無聊，很枯燥，很缺少成就感。所以，不如先培養...