栗子 發自 凹非寺
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同學,聽說你剛剛誤入計算機視覺的大坑。
那麼恭喜你,因為現在有一本長達81頁的CV成長指南,能給你無微不至的關懷:
從裝Python、裝OpenCV、入門深度學習,到人臉識別、目標檢測、語義分割等等各種應用,都有進階路線,裡面包含了教程、案例、注意事項。甚至怎樣把算法部署到樹莓派之類的硬件上,也能找到經驗。
推特發出12小時,已經有1200人點了贊。作者名叫Adrian Rosebrock,是個經常出產教程的寶藏男子。
萌新的你,如想成長為一名合格的老司機,請馬克這份指南。
然後,來看裡面的內容到底有多豐富:
事無鉅細
為了避免“從入門到放棄”的慘劇,在你成為老司機的路上,這份指南給每一步都做了安排。
從目錄看,大致分為兩部分,左邊一列是基礎,右邊一列是應用:
先看左邊的基礎裝備:
· 應該從哪開始呢
· 深度學習
· 人臉應用
· 圖像文字識別 (OCR)
· 目標檢測
· 目標追蹤
· 實例分割和語義分割
第一章“應該從哪開始呢”,是OpenCV的進階路線:
一是安裝Python和OpenCV (初) ,二是理解命令行arguments (初) ,三是用示例學OpenCV (初) ,四是自己搭個OpenCV小項目 (初) ,五是做更高級的OpenCV項目 (中) ,六是在CV的大世界裡,選擇自己的小方向 (中) 。
每一步都有需要注意的事項,還有必要的教程資源。
比如,怎樣安裝OpenCV最簡單,為什麼不要用Windows,做項目的過程中有哪些常見錯誤類型要避免。
有些步驟,還會分成多個小步驟,每個小步又有作者的溫馨建議。比如,這是第五步:
當這個章節的六步完成之後,還有一步叫“What to Next”,除了告訴大家下面應該做什麼,也有一些額外的教程資源提供。
第二章“深度學習”,是算法的進階路線,內容比第一章更豐盛,有12步:
一是構建深度學習環境 (初) ,二是訓練自己的第一個網絡 (初) ,三是理解CNN (初) ,四是搭個自己的圖像數據集 (中) ,五是在自己的數據集上訓練一個CNN (中) ,六是調整學習率 (中) ,七是數據擴增 (中) ,八是特徵提取和微調預訓練網絡 (中) ,九是視頻分類 (高) ,十是多輸入和多輸出網絡 (高) ,
十一是改進自己的網絡 (高) ,十二是AutoML和AutoKeras。依然,每一步都提供了詳細的指引,有過往成功案例為你保駕。比如,這是第十二步:
從第三章“人臉應用”開始,就是在各種具體任務當中用到的算法了。
檢測人臉,檢測關鍵點,識別人臉,提升算法的準確率……也把前兩章的進階路線,貫徹進了任務裡。
在這一章,作者Adrian Rosebrock頻繁出鏡:
第四章-第七章,文字識別、目標檢測、目標追蹤、實例分割和語義分割,與第三章同理,此處便不詳述。
作者繼續高密度出鏡:
接下來看右邊一列,是幫你走進現實的:
· 嵌入的和物聯網用的CV
· 樹莓派上的CV
· 醫學領域的CV
· 搞搞視頻
· 圖片搜索引擎
· 大神采訪,案例研究 (與教程) ,成功故事
比如,怎樣把自己的算法,放進樹莓派裡,放進冰箱裡,放進腦子裡,都有詳盡的玩法。
作者依然在出鏡:
除此之外,還有各種成功前輩的採訪,裡面有一些成功案例 (或附帶教程) ,是初學者可以借鑑的經驗:
除了技術上的建議,這些資料也可當做美味的雞湯,鼓舞著你一路走向人參巔峰。
傳送門
萬事俱備,大家可以開始修煉了。
順便回答一下這個問題:作者說的81頁,這個數到底是怎麼來的。
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— 完 —
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