📌 路线图
⏱️ 6-9 个月
🎯
中级难度
计算机视觉路线图
从图像处理基础到深度学习视觉应用的完整学习路径
#计算机视觉
#图像处理
#目标检测
#图像分割
🗺️
结构化学习
共包含 4 个阶段、10 个知识点，循序渐进掌握核心技能。
⏱️
学习建议
推荐学习时长约为 6-9 个月，可根据自身节奏灵活调整。
🎯
关键能力
计算机视觉 · 图像处理 · 目标检测
循序渐进的学习计划
按阶段结构化的学习路径，帮助你系统掌握核心技能。每个阶段都有明确的学习目标和配套资源。
难度筛选：
4
学习阶段
10
知识点
6-9 个月
学习建议
阶段 1
基础知识
图像处理和特征提取基础
🌱
图像处理基础
入门图像表示、颜色空间、基础操作
⏱️ 2 周
🌱
图像滤波与增强
入门卷积、滤波器、边缘检测、直方图均衡化
⏱️ 2 周
🚀
特征提取
中级SIFT、SURF、HOG、ORB
⏱️ 2-3 周
阶段 2
深度学习应用
基于深度学习的视觉任务
🚀
图像分类
中级CNN 图像分类、ResNet、EfficientNet
⏱️ 3-4 周
⚡
目标检测
高级R-CNN、YOLO、SSD、Faster R-CNN
⏱️ 4-5 周
⚡
语义分割
高级FCN、U-Net、DeepLab
⏱️ 3-4 周
⚡
实例分割
高级Mask R-CNN、YOLACT
⏱️ 3-4 周
阶段 3
专项应用
特定领域的视觉应用
🚀
人脸识别
中级人脸检测、对齐、识别
⏱️ 2-3 周
⚡
姿态估计
高级人体姿态估计、关键点检测
⏱️ 2-3 周
阶段 4
项目实践
计算机视觉项目实战
⚡
计算机视觉项目
高级完整的计算机视觉项目实战
⏱️ 4-6 周