作为一位从业十年的AI算法工程师。今天给大家整理分享一套从OpenCV到深度学再到大模型的学习路径和学习资料。

资料内容包括：机器学习，深度学习，大模型，CV方向，NLP方向，kaggle大赛，实战项目、自动驾驶等。大家根据需要自行 免费领取。

资料说明

核心理念：理论与实践结合，以项目驱动学习，目标导向（就业/研究）。

阶段一：图像处理基础与快速成就感（必学）

• 目标：建立对图像最直观的理解，掌握基础操作，通过快速产出成果建立信心。
• 核心：OpenCV (Python版) + 经典图像处理项目
• 关键知识点：
  • 图像读写、显示、基本几何变换（缩放、旋转、裁剪）。
  • 颜色空间转换（RGB, HSV, Grayscale）。
  • 图像滤波、边缘检测、阈值分割、形态学操作。
  • 轮廓查找、特征点检测（如SIFT、ORB）。
• 实战项目建议：
  1. 文档扫描仪：实现透视变换，将倾斜拍摄的文档矫正。
  2. 简易车牌识别：结合边缘检测、轮廓查找和简单OCR（如Tesseract）。
  3. 人脸检测与马赛克：使用OpenCV内置的Haar Cascade或HOG。

阶段二：机器学习基石（选学/进阶）

• 目标：理解传统视觉任务的建模思路，为深度学习打下理论根基，是算法岗位的重要加分项。
• 核心：经典机器学习算法 + 特征工程
• 关键知识点：
  • 特征提取：HOG, LBP, Haar-like等手工特征。
  • 分类算法：SVM、随机森林、Adaboost（曾是目标检测的基石）。
  • 聚类算法：K-Means（可用于图像分割、颜色量化）。
• 学习重点：理解算法原理、适用场景及在视觉任务（如图像分类、简单检测）中的应用。

阶段三：深度学习核心与实战突破（必学）

• 目标：掌握现代机器视觉的主流方法，具备解决复杂问题的能力。
• 学习路径：
  1. 基础：神经网络基础（前向/反向传播）、卷积神经网络（CNN）核心原理（卷积、池化、经典网络如LeNet, AlexNet, VGG）。
  2. 框架：熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow（建议首选PyTorch，研究界主流）。
  3. 进阶任务：
     • 目标检测：掌握Two-Stage (Faster R-CNN) 和 One-Stage (YOLO系列, SSD) 算法。
     • 图像分割：掌握语义分割（FCN, U-Net）、实例分割（Mask R-CNN）。
     • 图像生成：了解GAN、扩散模型的基本概念。
• 实战项目建议：
  1. 口罩佩戴检测：使用YOLO训练一个实时检测模型。
  2. 图像语义分割：在Cityscapes或自制数据集上训练一个U-Net。
  3. 风格迁移：实践经典的CNN应用。

阶段四：模型优化与竞技提升（选学/高手路径）

• 目标：深化工程和调优能力，通过竞赛检验水平，构建高质量作品集。
• 核心：模型优化 + 竞赛实战
• 关键技能：
  • 模型优化：模型剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络设计（MobileNet, ShuffleNet）。
  • 部署：了解ONNX、TensorRT、OpenVINO等部署框架，尝试在边缘设备（如Jetson Nano）上部署模型。
  • 打比赛：参与Kaggle、天池等平台的CV赛事，学习数据清洗、模型集成、调参等全流程。

阶段五：就业导向与方向深耕（必学）

• 目标：针对目标职位进行系统性准备，补齐工业界所需技能。
• 行动建议：
  1. 确定方向：
     • 算法研发：深耕论文复现、模型创新、C++底层优化。
     • 应用工程：强化工程部署、多线程/进程编程、软件框架（如FFmpeg, ROS）、业务逻辑理解。
     • 特定领域：自动驾驶（3D视觉、多传感器融合）、工业质检（缺陷检测、异常检测）、医疗影像（分割、分类）。
  2. 系统学习：学习相关领域的专属课程与项目。
  3. 求职准备：深入复习基础知识和项目细节，准备手撕代码（LeetCode）、技术面常见问题。

资料获取

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