對欲從業(yè)計算機(jī)視覺者說的話

計算機(jī)視覺技術(shù)誕生于半個多世紀(jì)以前，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟開始在很多領(lǐng)域大規(guī)模落地，以研究方向來說，大大小小至少數(shù)十個領(lǐng)域，我們公眾號介紹過一些，大家也可以自己去了解。這里我重點想說的有幾件事情。

(1) 計算機(jī)視覺技術(shù)飽和了嗎？這是在2019年里被反復(fù)討論的主題。

我的回答是，研究領(lǐng)域沒有飽和，諸如3D圖像，計算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域甚至只能說初探其境，很多老問題如分類檢測跟蹤也在與復(fù)雜的現(xiàn)實場景做搏斗，很多底層問題如圖像增強(qiáng)更是還止步于實驗室環(huán)境中，別看文章寫的漂亮，離產(chǎn)品落地差的很遠(yuǎn)，談何飽和。應(yīng)用領(lǐng)域則更是短期內(nèi)不可能飽和，很多的行業(yè)都還等著計算機(jī)視覺技術(shù)去優(yōu)化流程，降低成本。

所謂飽和，飽和的是淺嘗輒止的心態(tài)，如果不求甚解，并不愛這個行業(yè)，那么我的建議就是勸退。

另外，關(guān)于算法工程師，請大家不要停留在算法工程師就是看看文章做做調(diào)參這個認(rèn)知上，它要做的事情很多。搜集合適的數(shù)據(jù)，選定項目方案，模型優(yōu)化部署，算法后續(xù)迭代，都不是簡單的工作。

(2) 計算機(jī)視覺和自然語言處理哪個領(lǐng)域更好？這也是被新手反復(fù)提的問題。

我的回答是，這個問題就好像是學(xué)英語專業(yè)更好還是學(xué)計算機(jī)專業(yè)更好，不好對比。計算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用比自然語言處理要多，發(fā)展也成熟很多，自然語言處理領(lǐng)域從業(yè)競爭者暫時會少一些，不過語音處理更少吧。長遠(yuǎn)來看，選職業(yè)跟選對象是一樣的，日日面對，自然要遵從內(nèi)心是否喜歡，因為這些行業(yè)都不是曇花一現(xiàn)的。

站在一個更大的時間跨度來看，21世紀(jì)人才英語和計算機(jī)都得學(xué)好，AI領(lǐng)域?qū)I(yè)人才計算機(jī)視覺和自然語言處理都得學(xué)好。

(3) 達(dá)到一個什么樣的水平可以去找工作？

我的回答是，這應(yīng)該是取決于你想找一個什么樣的工作，跟找對象也是同樣的道理，大多數(shù)人是高不成低不就。一個行業(yè)發(fā)展?jié)u趨成熟穩(wěn)定后，從業(yè)者肯定是金字塔分布。

如果將這一行的從業(yè)者分為三個梯隊，那么第一梯隊是頂級研發(fā)人員，占比不會超過5%，大部分同志并不會成為其中一員，在沒有三五年的積累后先不用考慮。

第二梯隊是大中小企業(yè)的一線開發(fā)，占比至少在60%以上，所需要的技能是豐富的項目經(jīng)驗和扎實的編程能力，其中難點在于培養(yǎng)出對項目的敏感性，能夠以較低成本不走歧路地完成項目。如何成為這樣的人，第一步至少要先熟練掌握計算機(jī)視覺的基礎(chǔ)算法，精讀足夠多的文章，從頭到尾完整做過多個不同方向的項目。

第三梯隊是非核心開發(fā)人員。很少有人一上來就擔(dān)當(dāng)大任，所以一開始入行往往是從這個梯隊開始的，跟著別人做事學(xué)習(xí)，比如做數(shù)據(jù)分析與標(biāo)注類工作。所需要的技能是扎實的編程能力和一定的算法經(jīng)驗，東西看的懂，用得對。

我們怎么做學(xué)習(xí)計劃

對于學(xué)習(xí)，有三有幾個想法，這也是我們季劃重點包含的內(nèi)容。

(1) 學(xué)習(xí)必須是系統(tǒng)和完整的。學(xué)習(xí)的目標(biāo)是為了長期使用，那么必然需要系統(tǒng)性地掌握知識，往后才能夠觸類旁通。短期突擊(如單個項目)或許可以通過考試，但是終究用處有限，而且遲早會暴露殘缺的知識背景。

(2) 學(xué)習(xí)必須是長期和動態(tài)的。三個月甚至半年的固定學(xué)習(xí)周期是不夠的，這還只能初窺門道，因此我們要保證長年累月的交流渠道是暢通的。學(xué)習(xí)資料是死的，人是活的，源源不斷的問題根本就不是資料，尤其是錄制好的音視頻能解決的。

(3)?學(xué)習(xí)資料要豐富。學(xué)習(xí)資料形式最好同時包含視頻和圖文，囊括線上和線下交流，這樣能夠滿足各類人群的需求，方便及時反饋問題。學(xué)習(xí)的本質(zhì)是時間資源換就業(yè)資源，自然是有限的時間內(nèi)獲得最大的收獲為好。

(4) 學(xué)習(xí)必須要完成閉環(huán)。學(xué)習(xí)的目標(biāo)不是為了學(xué)習(xí)，而是為了使用。從掌握知識，到后續(xù)積累人脈和項目經(jīng)歷，甚至完成學(xué)生到老師的轉(zhuǎn)變，越往后越有價值。我希望跟著我們學(xué)習(xí)的同學(xué)，能夠持續(xù)在生態(tài)中獲益，成為專欄/書籍作者，成為老師，成為項目負(fù)責(zé)人，甚至是合伙人。

綜上，關(guān)于計算機(jī)視覺的學(xué)習(xí)，我們推出來“季劃”的學(xué)習(xí)模式，總的來說有以下特點：

(1) 分難度依次增加的3個計算機(jī)視覺學(xué)習(xí)小組，即“春夏秋”三個等級。

(2) 有三作為唯一導(dǎo)師直接帶領(lǐng)，囊括隨時一對一答疑，微信群交流，線下活動，不少于一本書籍，圖文課件與代碼，一年免費的知識星球社區(qū)，所有學(xué)習(xí)視頻。

(3) 不定期共享新的干貨資源，如各類技術(shù)直播分享PPT和項目。

下面具體介紹各個季劃的情況。

有三AI春季劃

春季劃是給以下選手準(zhǔn)備的，目標(biāo)是完全入門計算機(jī)視覺，培養(yǎng)后續(xù)能夠獨立進(jìn)行該領(lǐng)域?qū)W習(xí)的習(xí)慣和能力。

(1) 深度學(xué)習(xí)/計算機(jī)視覺/圖像處理零基礎(chǔ)學(xué)生與轉(zhuǎn)行的從業(yè)者。

(2) 深度學(xué)習(xí)/計算機(jī)視覺/圖像處理基礎(chǔ)薄弱，缺少實踐，停留在網(wǎng)絡(luò)視頻課級別的選手。

(3) 不具備能完成從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型調(diào)優(yōu)全流程的深度學(xué)習(xí)/計算機(jī)視覺從業(yè)者。

(4) 未能熟練掌握圖像分類，分割，檢測，模型設(shè)計與調(diào)優(yōu)的基本原理的選手。

所以春季劃覆蓋從“編程基礎(chǔ)”，“開源框架”，“圖像基礎(chǔ)”，以及難度從低到高的深度學(xué)習(xí)實踐項目(分類，分割，檢測，模型設(shè)計與優(yōu)化)，每一個知識點未必非常詳細(xì)，但是核心要點力求包括，下面是一張項目相關(guān)的圖供大家理解。

【詳細(xì)了解春季劃】這個春天，有三最后一月的學(xué)習(xí)“季劃”招生

有三AI夏季劃

夏季劃是春季劃的進(jìn)階，是給已經(jīng)有比較好的計算機(jī)視覺基礎(chǔ)的選手準(zhǔn)備的，目標(biāo)是較深入地掌握若干計算機(jī)視覺領(lǐng)域，培養(yǎng)獨立完整的工程項目能力。

(1) 有較好的python編程基礎(chǔ)，缺少C++編程經(jīng)驗，不熟悉模型的部署和優(yōu)化。

(2) 缺少計算機(jī)視覺項目經(jīng)驗。

所以夏季劃覆蓋了“從檢測到跟蹤”，“從圖像分類到GAN”，“三維人臉重建”，“模型剪枝與量化”的多個實踐項目，覆蓋了Caffe的完整源代碼解讀，定制，C++部署，Python小程序的前端，后端模型部署等內(nèi)容。

下面是一張項目相關(guān)的圖供大家理解。

【詳細(xì)了解夏季劃】有三AI“夏季劃”出爐，今夏進(jìn)階中級CV算法工程師

小提示：大部分同學(xué)可以根據(jù)自己的情況選擇春/夏季劃之一即可，如果同時報名則春季劃半價。

有三AI秋季劃

秋季劃是直接參照公司架構(gòu)進(jìn)行分組，分三大方向，模型優(yōu)化，人臉?biāo)惴?#xff0c;圖像質(zhì)量。當(dāng)你在某一個領(lǐng)域里做到極致，便會成為該領(lǐng)域的專家，從此就真的有了立足之地，這也是最后一個季劃，以后還會增加新的方向。注意：參加秋季劃有以下基本要求。

(1) 熟練掌握Python，會使用C++編程。

(2) 至少能使用Caffe，Tensorflow，Pytorch三大開源框架。

(3) 扎實的數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)，熟練掌握OpenCV。

(4) 扎實的深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)。

【模型優(yōu)化小組】需要掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計，調(diào)參，優(yōu)化，部署。具體包括8大方向：數(shù)據(jù)使用，模型使用和調(diào)參，模型性能分析，緊湊模型設(shè)計，模型剪枝，模型量化，模型部署，NAS。

【人臉?biāo)惴ㄐ〗M】需要掌握當(dāng)前人臉圖像領(lǐng)域的主要算法，具體包括8大方向：人臉檢測，人臉關(guān)鍵點檢測，人臉識別，人臉屬性分析，人臉分割，人臉美顏，人臉編輯與風(fēng)格化，三維人臉重建。

【圖像質(zhì)量小組】需要掌握與圖像質(zhì)量相關(guān)的內(nèi)容，具體包括8大方向：圖像質(zhì)量評價，圖像構(gòu)圖分析，圖像降噪，圖像對比度增強(qiáng)，圖像超分辨，圖像去模糊，圖像風(fēng)格化，圖像修復(fù)。

【詳細(xì)了解秋季劃】有三AI秋季劃出爐，模型優(yōu)化，人臉?biāo)惴?#xff0c;圖像質(zhì)量等24個項目等你來拿

報名聯(lián)系有三微信Longlongtogo即可。

?

?

【年終總結(jié)】2019年有三AI做了什么，2020年我們要做什么？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】2020年有三AI计算机视觉培养计划详解，该不该学怎么学CV的简单讨论...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。