电子说
学习计算机视觉需要具备的知识储备有:
1、图像处理的知识。图像处理大致包括的内容:光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配等。
2、立体视觉的知识。立体视觉大致包括的内容:相机几何模型、双目视觉、从运动中恢复物体结构、三维重建技术等。
3、人工智能的知识。人工智能大致包括的内容:场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、深度学习等。
4、与计算机视觉相关的学科还有:机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量、传感器等。
如果在一个短期的尺度上看,计算机视觉的确现在竞争相当激烈,人才也显得“供大于求”,而且技术本身的天花板,也随着大数据和深度学习红利的消失,开始显现。
但这都是对于大多数人而言的。如果你足够优秀,可以做到金字塔尖,在任何时候,任何领域,都会是香饽饽。
所以,从短期找工作看,可能视觉不是一个好的方向,但长期来看,只要坚持做某一件事情,做到行业的大牛,你的价值也会非常大的。
另,贴一个我上次关于CV算法岗竞争激烈的一个回答:
CV算是上层应用。有深度学习和大数据加持,CV已经比较成熟。
算法岗竞争激烈的原因在于,现在做CV基本上都是拿一个深度模型来调一调,对于机器学习和数学的要求大大降低。
但优秀的人才仍然是稀缺的,那些不仅有调参经验,而且编程能力超强,对数学的掌握足够深厚的同学,可以根据实际问题调整网络结构,利用各种方法满足工程需求,并能熟练运用各种编程语言(例如C和C++)进行工程化改造。这样的人也能够拿到更好的offer。
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