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从入门到计算机视觉算法研究员的进阶课程最全整理
书籍教程

第一周:关于计算机视觉发展历程阅读

Tombone's Computer Vision Blog: From feature descriptors to deep learning 20 years of computer vision

Tombone's Computer Vision Blog: From feature descriptors to deep learning 20 years of computer vision​www.computervisionblog.com

第二周:进行简单小项目获得初步理解

Google Vision API实现人脸检测、面部情绪分析、图片OCR、色情图片检测(不满18岁可略过)

Google Vision API​cloud.google.com

第三、四周:进阶项目

配置运行py-faster-rcnn测试demo,修改实现用摄像头检测物体

py-faster-rcnn​github.com

第五-十五周:系统课程

学完Andrew Ng的Machine Learning课程(学员自行注册即可获全部课程信息)

Machine Learning​zh.coursera.org

第十六-二十三周:系统课程

学完Convolution Neural Network (CS231n)的视频和课程讲义

CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition​cs231n.stanford.edu图标

第二十四、二十五周:工业实操

阅读Caffe代码,在Cifar10上训练模型,达到state-of-the-art精度 (需要GPU平台,可到Momenta实地培训)

Caffe | Deep Learning Framework​caffe.berkeleyvision.orgCifar10​www.cs.toronto.edu

第二十六周:技能提升

精简3的代码,只保留必要代码放在有github上开源

Build software better, together​github.com图标

第二十七-三十四周:拓展学习

阅读Tombone 2015年后的所有blog,共14篇

https://www.computervisionblog.com​www.computervisionblog.com

第三十五-四十周:拓展学习

阅读Andrej Karpathy 2015年后的所有blog

Andrej Karpathy blog​karpathy.github.io

以上课程内容版权归原作者所有,仅供学术交流使用。

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来源:知乎
作者:Momenta
本文已由作者授权转载,未经允许,不得二次转载。


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sophie
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