81頁計(jì)算機(jī)視覺學(xué)習(xí)指南，助你從萌新長成老司機(jī)
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同學(xué)，聽說你剛剛誤入計(jì)算機(jī)視覺的大坑。
那么恭喜你，因?yàn)楝F(xiàn)在有一本長達(dá)81頁的CV成長指南，能給你無微不至的關(guān)懷：
從裝Python、裝OpenCV、入門深度學(xué)習(xí)，到人臉識別、目標(biāo)檢測、語義分割等等各種應(yīng)用，都有進(jìn)階路線，里面包含了教程、案例、注意事項(xiàng)。甚至怎樣把算法部署到樹莓派之類的硬件上，也能找到經(jīng)驗(yàn)。
推特發(fā)出12小時(shí)，已經(jīng)有1200人點(diǎn)了贊。作者名叫Adrian Rosebrock，是個(gè)經(jīng)常出產(chǎn)教程的寶藏男子。
萌新的你，如想成長為一名合格的老司機(jī)，請馬克這份指南。
然后，來看里面的內(nèi)容到底有多豐富：
事無巨細(xì)
為了避免“從入門到放棄”的慘劇，在你成為老司機(jī)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(chǔ)，右邊一列是應(yīng)用：
先看左邊的基礎(chǔ)裝備：
· 應(yīng)該從哪開始呢
· 深度學(xué)習(xí)
· 人臉應(yīng)用
· 圖像文字識別 (OCR)
· 目標(biāo)檢測
· 目標(biāo)追蹤
· 實(shí)例分割和語義分割
第一章“應(yīng)該從哪開始呢”，是OpenCV的進(jìn)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(xué)OpenCV (初) ，四是自己搭個(gè)OpenCV小項(xiàng)目 (初) ，五是做更高級的OpenCV項(xiàng)目 (中) ，六是在CV的大世界里，選擇自己的小方向 (中) 。
每一步都有需要注意的事項(xiàng)，還有必要的教程資源。
比如，怎樣安裝OpenCV最簡單，為什么不要用Windows，做項(xiàng)目的過程中有哪些常見錯(cuò)誤類型要避免。
有些步驟，還會分成多個(gè)小步驟，每個(gè)小步又有作者的溫馨建議。比如，這是第五步：
當(dāng)這個(gè)章節(jié)的六步完成之后，還有一步叫“What to Next”，除了告訴大家下面應(yīng)該做什么，也有一些額外的教程資源提供。
第二章“深度學(xué)習(xí)”，是算法的進(jìn)階路線，內(nèi)容比第一章更豐盛，有12步：
一是構(gòu)建深度學(xué)習(xí)環(huán)境 (初) ，二是訓(xùn)練自己的第一個(gè)網(wǎng)絡(luò) (初) ，三是理解CNN (初) ，四是搭個(gè)自己的圖像數(shù)據(jù)集 (中) ，五是在自己的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)CNN (中) ，六是調(diào)整學(xué)習(xí)率 (中) ，七是數(shù)據(jù)擴(kuò)增 (中) ，八是特征提取和微調(diào)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (中) ，九是視頻分類 (高) ，十是多輸入和多輸出網(wǎng)絡(luò) (高) ，十一是改進(jìn)自己的網(wǎng)絡(luò) (高) ，十二是AutoML和AutoKeras。
依然，每一步都提供了詳細(xì)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(yīng)用”開始，就是在各種具體任務(wù)當(dāng)中用到的算法了。
檢測人臉，檢測關(guān)鍵點(diǎn)，識別人臉，提升算法的準(zhǔn)確率……也把前兩章的進(jìn)階路線，貫徹進(jìn)了任務(wù)里。
在這一章，作者Adrian Rosebrock頻繁出鏡：
第四章-第七章，文字識別、目標(biāo)檢測、目標(biāo)追蹤、實(shí)例分割和語義分割，與第三章同理，此處便不詳述。
作者繼續(xù)高密度出鏡：
接下來看右邊一列，是幫你走進(jìn)現(xiàn)實(shí)的：
· 嵌入的和物聯(lián)網(wǎng)用的CV
· 樹莓派上的CV
· 醫(yī)學(xué)領(lǐng)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(jìn)樹莓派里，放進(jìn)冰箱里，放進(jìn)腦子里，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采訪，里面有一些成功案例 (或附帶教程) ，是初學(xué)者可以借鑒的經(jīng)驗(yàn)：
除了技術(shù)上的建議，這些資料也可當(dāng)做美味的雞湯，鼓舞著你一路走向人參巔峰。
