因工作需要，年初花了4个月左右时间学习了机器学习、神经网络相关的知识，工作日每天大概学习4-6个小时，周末每天大概10个小时，工作中的需求应对也得心应手了。

想快速入门的话，从自己的经验看，可以先不看高等数学和线性代数，因为机器学习和深度学习中涉及的相关知识并不多。

视觉的知识部分建议分成两部分学习，第一部分传统图像处理，第二部分基于深度学习的图像处理。

但我发现，几乎80%的CVer 都没有从头至尾深入的学习图像处理方面的知识。

现在有了深度学习，不需要人为提取特征了，所以很多人不再关注图像底层的信息，而是直接越过这个根基去搭建模型，我觉得这是一个误区。

计算机视觉的提升不在于搭建模型，而在于不断调优、改进过程中积累的经验。

我们该怎么针对不同领域的图像设置不同的参数？其中包括卷积核大小、网络架构、初始权重等等，不可能拿到一个模型，既适合医学图像，又适合人脸识别，这其中就需要n次从70%的精度调到95%以上中积累出经验。

如果你决心要在这个领域深耕，那么图像底层方面的知识坚决不可跨越的，欲速则不达。

分享一套当时我学习过的教程，有视频、代码、PPT等，帮助大家打好基础。

跟着这个路线重新去梳理一下你的学习路线，相信计算机视觉水平一定会有质的提升。

资源已经整理好了，文末附下载方式！以下是详细内容介绍～ 

 第一章：机器学习与计算机视觉

计算机视觉简介

技术背景

• 了解人工智能方向、热点

计算机视觉简介

• cv简介

• cv技能树构建

• 应用领域

机器学习的数学基础

• 线性与非线性变换

• 概率学基础

• 熵

• kl散度

• 梯度下降法

计算机视觉与机器学习基础

图像和视频

• 图像的取样与量化

• 滤波

• 直方图

• 上采样

• 下采样

• 卷积

• 直方图均衡化算法

• 最近邻差值

• 单/双线性差值

特征选择与特征提取

• 特征选择方法

• filter等

• 特征提取方法：PCA、LDA、SVD等

边缘提取

• Canny

• Roberts

• Sobel

• Prewitt

• Hessian特征

• Haar特征

相机模型

• 小孔成像模型

• 相机模型

• 镜头畸变

• 透视变换

计算机视觉与机器学习进阶

聚类算法

• kmeans

• 层次聚类

• 密度聚类

• 谱聚类

坐标变换与视觉测量

• 左右手坐标系及转换

• 万向锁

• 旋转矩阵

• 四元数

三维计算机视觉

• 立体视觉

• 多视几何

• SIFT算法

三维计算机视觉与点云模型

• PCL点云模型

• spin image

• 三维重构

• SFM算法

图像滤波器

• 直通滤波

• 体素滤波

• 双边滤波器

• 条件滤波

• 半径滤波

• 图像增加噪声与降噪

OpenCV详解

OpenCV算法解析

• 线性拟合

• 最小二乘法

• RANSAC算法

• 哈希算法

• DCT算法

• 汉明距离

• 图像相似度

第二章：深度学习与计算机视觉

神经网络

深度学习与神经网络

• 深度学习简介

• 基本的深度学习架构

• 神经元

• 激活函数详解（sigmoid、tanh、relu等）

• 感性认识隐藏层

• 如何定义网络层

• 损失函数

推理和训练

• 神经网络的推理和训练

• bp算法详解

• 归一化

• Batch Normalization详解

• 解决过拟合

• dropout

• softmax

• 手推神经网络的训练过程

从零开始训练神经网络

• 使用python从零开始实现神经网络训练

• 构建神经网络的经验总结

深度学习开源框架

• pytorch

• tensorflow

• caffe

• mxnet

• keras

• 优化器详解(GD,SGD,RMSprop等

该视频出品人是王小天，目前就职于BAT之一，AI算法高级技术专家，法国TOP3高校双硕（计算机科学和数学应用双硕士）毕业。

????长按下方二维码 2 秒

立即领取

（添加小助理人数较多，请耐心等待）

他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文，具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作，推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。他兼具理论与实战落地经验，深知初学者学习痛点。

有幸当时接触到了这份资源，能有一位这样的学术届与工业届双开花的大佬教程陪伴，完成从学校到职场的过渡。