深度学习之计算机视觉方向的知识结构

深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的知识结构如下图所示。

其中深度学习框架部分可选一种入手。

每个人的知识背景不一样，有时间和精力可逐步按知识结构树学习。

希望快速入门的同学可在学习的过程中补充相关知识。

最终学成还是需要整体的知识结构，特别是想进大厂的同学。

本人发布的课程《基于深度学习的计算机视觉：原理与实践》是想成为深度学习之计算机视觉方向CVer知识结构学习的最高阶段。前序知识(如深度学习原理和相关框架的入门)将另行推出相关网络课程，敬请关注！

大家在学习的过程中不要期望一遍就懂，一蹴而就，花费几个月至一年的时间学习掌握都是正常的。就是大牛吴恩达在他的课上也说过，他第一次读YOLO的论文也不能全明白。大家可以结合课程教学和原作论文反复学习。多思考，多提问，多实践。坚持就会胜利。相信自己！

另外，如果对特定的算法感兴趣，希望更深一步学习，可关注本人推出的YOLOv3和Mask R-CNN手把手教学的实战课、以及相应的原理与源码解析课程。这样，精度和泛读、理论与实践相互结合学习，相信你可以掌握深度学习计算机视觉的技术并开展应用。

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