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计算机视觉工程师

教会机器“看见”:从图像基础到检测、分割与生产中的模型。

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如何解读信号

重要性 市场需求 自动化风险
  1. 1

    图像基础

    像素、色彩空间、滤波、OpenCV。

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  2. 2

    传统 CV

    边缘、特征、变换。仍有用、仍会被问。

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  3. 3

    CNN 与深度学习

    卷积、训练、图像迁移学习。

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  4. 4

    检测与分割

    YOLO、掩码、跟踪。在场景中定位并勾勒目标。

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  5. 5

    数据与标注

    采集、标注、增强。模型好坏取决于数据。

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  6. 6

    部署与边缘

    优化并在服务器或设备上实时运行。

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