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JasonTsang
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最近想学人工智能 AI,主要方向是图像识别与处理 求大侠们给点意见

  •  
  •   JasonTsang · 2019-05-28 23:15:19 +08:00 · 2480 次点击
    这是一个创建于 1766 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    最近想学人工智能 AI,主要方向是图像识别与处理 求大侠们给点意见

    方向与用途: 图像识别 与 图像处理

    比如:我要在一张图中 把人识别出来,并把它扣图 扣出来

    问题:

    1,我应该从哪入手 2,我要学习什么 AI 框架 3,有哪些知识点要掌握。

    10 条回复    2019-05-29 12:00:22 +08:00
    XOXO360
        1
    XOXO360  
       2019-05-28 23:18:57 +08:00 via iPhone
    先学高数
    JasonTsang
        2
    JasonTsang  
    OP
       2019-05-28 23:20:50 +08:00
    @XOXO360 大学都学了 考试也 80 多分 应该可以了,说说关于人工智能的东西 ,高数 等,到时有问题 再补习
    RingoTC
        3
    RingoTC  
       2019-05-28 23:20:52 +08:00 via Android
    看看 cs231n?
    XOXO360
        4
    XOXO360  
       2019-05-28 23:25:29 +08:00 via iPhone
    @JasonTsang 人工智能就是做算法啊,都是框架写算法。矩阵这些你都玩的 6,那你找接口文档自己看好了。都是模版输入调参数
    wanzy
        5
    wanzy  
       2019-05-28 23:31:01 +08:00 via iPhone
    我也是毕业之后才接触视觉算法,现在在某视觉公司作研究员。回想起来当年最关键的也最痛苦的就是大量读论文,有代码的阅读代码复线结果,坚持几个月就能入门了。而且现在的学习难度已经降低很多了,越来越多的工作选择开源。建议先看看 pytorch 这种动态图的框架,学习曲线很平滑。face detection 的话建议直接读 cnn 和 deep ID 的文章,GitHub 上开源了很好的实现。
    YRodT
        6
    YRodT  
       2019-05-29 06:01:28 +08:00 via Android
    1 Mask R-Cnn
    2 Pytorch
    3 以上两个哪里不会学哪里
    mscb
        7
    mscb  
       2019-05-29 08:55:44 +08:00 via Android
    先从一些简单的机器学习算法入手,比如 knn、贝叶斯、SVM 等等,了解一下整个研究思路是怎么样的。然后再学神经网络、卷积神经网络等基础深度学习算法知识,再然后去开始了解相关网络架构 VGG、LeNet、GoogleLeNet、ResNet 等相关比较流行的网络架构。现在你就有一定基础了,接下来可以开始看一些和你说的那些相关的论文 /网络架构了,比如 Mask-CNN、PixelNet、facenet、MTCNN 等等。希望对你有所帮助
    wangkai0351
        8
    wangkai0351  
       2019-05-29 10:15:57 +08:00
    还没搞清楚楼主学这个是要干嘛?
    CrazyRundong
        9
    CrazyRundong  
       2019-05-29 12:00:13 +08:00
    你说的这个任务属于样本分割,用现代一点的方法,可以用 mask rcnn 这类检测 + 分割的方法来做;用传统方法的话,可以算是 image matting,可以了解下 Poisson matting 之类的算法。
    vsitebon
        10
    vsitebon  
       2019-05-29 12:00:22 +08:00
    两种路子,一种是从代码理解别人怎么用各种的包,实现某个功能。一种是从算法理解包是怎样实现的,然后通过复现论文实现代码。
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