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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于cvpr驾驶技巧的问题，于是小编就整理了1个相关介绍cvpr驾驶技巧的解答，让我们一起看看吧。

1. 新手初入人工智能（图像处理方向），我该向什么方向发展？

新手初入人工智能（图像处理方向），我该向什么方向发展？

谢邀。

目前如果是新手刚入门的话，我不建议一开始就有一个很明确的方向去研究，可以每个方向都去试试。众所周知，目前深度学习共有三大方向的研究比较热门，分别是计算机视觉，自然语言处理，语音识别相关。下面我将以计算机视觉为例介绍一下目前研究的概况，以及怎么入门。

计算机视觉也是和你目前所入门的方向比较一致。在这个方面目前比较火的研究内容有人脸识别，目标检测，图像分类，关键点检测，图像分割分割。

1.从mnist入门

我的建议是可以先从mnist入门，学习下CNN相关知识，并且结合你之前图像处理基础知识。可以对输入的图像就行各种预处理，以提高识别效果。

2.提升fashion mnist识别效果

有了研究mnist时学习的基础，就可以看看目前主流cnn网络模型的发展。从alexnet，到vggnet，再到resnet。这些网络模型运用到fashion mnist数据集分类中，提升准确率。

废话不多说，直接来干货。

新手基础较薄弱个人建议以opencv入手，opencv是非常强大的视觉库，包括图像预处理，增强，过滤，识别，立体视觉等等，可以说图像基本处理方法和算法都包括了，用法也非常简单，注意接口和输出的格式就可以了。需要深入的伙伴也可以直接看算法原理和源代码。强力推荐浅墨的教程或书，深入浅出，思维连贯不抽象。编程语言建议***用python，模块化程序使用起来很方便，强烈推荐廖雪峰的教程，毕竟实战最重要。用linux系统做开发，你会发现开源之美。关于深度学习我觉得去学caffe吧，因为维护这个框架团队是专门做图像的，这个框架和图像的匹配应该会强一些！学习贵在坚持，加油💪

图像处理是人工智能方向比较重要的一个，但要从以下几个方面考虑：

1. 图像处理的方向有：缺陷检测、目标检测与识别、语义分割、OCR识别等等，它是一个庞大的学科，尤其是随着深度学习的普及；

2. 要想学好图像处理，理论和实践操作都不可获取，建议先学一下图像处理的基本知识，掌握好基本的原理，这样才能有进一步深入的可能；

3. 随着深度学习的发展，基于深度学习的图像处理技术越来越重要，所以还需要掌握大量的深度学习理论知识，并学习相应的深度学习框架，如tensorflow和pytorch。

总之，理论+实践+编程能力，希望你能成为图像界的大神，有关视觉方面的东西，可以关注我。

到此，以上就是小编对于cvpr驾驶技巧的问题就介绍到这了，希望介绍关于cvpr驾驶技巧的1点解答对大家有用。