计算机视觉CV学习路线
看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。
读几篇CV模型的文章，了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。
在github上找几个tensorflow、pytorch实现上述模型的开源代码。
下载VOC、ImageNet、COCO、kaggle等数据集。
按照开源代码中的Readme准备一下数据集，跑一下结果。
好多初学者学了两个月、跑了几次结果后就认为已经入行CV了，其实不然，这里面有一个需要注意的问题：计算机视觉属于图像处理的范畴，而很多人却把它当成机器学习来看待。
然而实际上几乎80%的CV的从业者都没有从头至尾深入的学习图像处理方面的知识。
现在有了深度学习，不需要人为提取特征了，所以很多人不再关注图像底层的信息，而是直接越过这个根基去搭建模型，我觉得这是一个误区。 不同领域的图像，例如OCT、MR、遥感、自然图像等等，有着巨大的特征差异，对这些特征差异性都不了解，怎么在搭建模型之后对精度进行提升和改进呢？怎么在原来模型的基础上做一些改变呢？ 因此，我认为好好学习一下图像预处理、后处理的知识对CV有着至关重要的作用，例如图像去噪、分割、增强、增广等等。
学习心态：日拱一卒，不期速成～早就是优势，早学早受益！
然而网上很多教程也比较碎片，鉴于此，整理一条学习路线，跟着这个路线重新去梳理一下你的学习计划，相信计算机视觉水平一定会有质的提升。
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