韩宇：CV学习路线
CV学习路线
对于刚入门CV的同学来说，通过看视频学习效率会比看书高，如下是我亲身实践较为高效的CV学习路线。
1. 计算机视觉概述
计算机视觉本身又包括了诸多不同的研究方向，比较基础和热门的几个方向主要包括：
- 物体识别和检测（Object Detection）
- 语义分割（Semantic Segmentation）
- 运动和跟踪（Motion & Tracking）
- 三维重建（3D Reconstruction）
- 视觉问答（Visual Question & Answering）
- 动作识别（Action Recognition）
- …
如果希望快速入门CV，可以看看这个资料：
（1）计算机视觉入门
https://blog.csdn.net/gdengden/article/details/80369458
2. python 基础
（1）[小甲鱼]零基础入门学习Python
https://www.bilibili.com/video/BV1xs411Q799
（2）Python语言基础与应用-北京大学-陈斌-字幕校对
https://www.bilibili.com/video/BV1V741147QH
3. 数据分析基础
（1）【2021数据分析合集】入行数据分析，看这个就够了~| 数据分析思维
https://www.bilibili.com/video/BV1TK4y1g79m
（2）Python数据分析师特训营
https://www.bilibili.com/video/BV1HJ411j7NG
4. 机器学习基础
（1）菜菜的机器学习
https://www.bilibili.com/video/BV1vJ41187hk
5. pytorch基础推荐视频
（1）刘二大人 《PyTorch深度学习实践》完结合集：视频12小时，可以了解pytorch的使用方法（梯度下降，学习率，反向传播，数据集加载，卷积操作，循环神经网络）
https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys
6. pytorch实战
内容涵盖：
- pytorch环境配置及硬件指南
- pytorch框架的运行基础与数学基础
- 构建神经网络的基本元素
- 神经网络的学习
- 神经网络的效果与性能评估
- 神经网络的效果与性能优化
- Kaggle数据集上深入实践
- 卷积神经网络
- 成熟的计算机视觉模型
- 计算机视觉应用
- 强化学习
- 生成式对抗网络
（1）菜菜九天深度学习课程
https://www.bilibili.com/video/BV1Pv4y1f7VV
（2）CV计算机视觉与深度学习 北京邮电大学 鲁鹏 清晰版合集（课程偏向理论)
https://www.bilibili.com/video/BV1V54y1B7K3
7. 深度学习实战
（1）Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台
https://www.bilibili.com/video/BV1rz4y117rR
（2）图像检测之口罩佩戴检测，白勇Yolov5
https://www.bilibili.com/video/BV19K4y197u8
8. 深度之眼CV 论文讲解
（1）FCN语义分割的“开山之作”
https://www.bilibili.com/video/BV1V54y1B7K3?p=1
（2）精读AlexNet Paper
https://www.bilibili.com/video/BV16K411W782
（3）Mobilenet论文&代码
https://www.bilibili.com/video/BV1ry4
（4）AlexNet Paper
https://www.bilibili.com/video/BV167411371Y
9. 优秀UP汇总
（1）跟李沐学AI
https://space.bilibili.com/1567748478
（2）深度之眼官方账号
https://space.bilibili.com/365093772
（3）菜菜TsaiTsai
https://space.bilibili.com/2932207
（4）刘二大人
https://space.bilibili.com/21241234
（5）菊安酱
https://space.bilibili.com/108044200
（6）同济子豪兄
https://space.bilibili.com/1900783
（7）二次元的Datawhale
https://space.bilibili.com/431850986
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