前言QQ交流群：444129970。群内有大佬负责解答大家的日常学习、科研、代码问题，群文件里也有很多计算机视觉入门的电子版资料，想要领取的朋友请加群自行下载。
计算机视觉是一个需要会的内容特别多，基础要求牢固，知识面要求足够广的领域。
计算机视觉领域有一个最大的问题在于它使用的方法具有黑盒的特点，一个完整的模型由很多部分组成，其中每个部分都有许许多多的参数，而任何一个地方的改变都有可能影响模型最终的效果，大的会影响收敛与不收敛，小的会使指标浮动好几个点。但你并不知道每个部分对模型的作用，也不知道模型是如何学习的。
因此，如果你是仅仅学了一下神经网络，学了一下pytorch或tensorflow，然后就开始看别人的博客学YOLO，学语义分割，github上跑了几个现有的模型。那你注定对计算机视觉很难有什么深刻的理解，不管是调参，还是设计模型，都纯属瞎碰运气。效果不好你不知道为什么，效果好你也不知道为什么。
当然了，即便你学得非常好，最终也还是不知道为什么好，为什么不好，不然就不叫黑盒了。但有所不同的是，你可以根据你的积累，从你自己对计算机视觉的理解上尝试去解释它为什么好，为什么不好。这就是计算机视觉领域所有论文的本质了，大家都是在根据自己的理解去设计模型去调试参数。这与前面说的并不矛盾。
因此，如果你想学习计算机视觉，非常牢固的基础和广泛的知识面是缺一不可的。
网上已经有很多的入门计算机视觉的经验，有些说机器学习十大算法要去手推一遍，否则基础不牢，有些上来就给一堆专业书籍如西瓜书、模式识别、统计学习方法。
对我自己来说，这些书我都看了，但我写的入门路线里不会这么干，因为这不符合循序渐进的原则。此外，学计算机视觉的不外乎两类人，一类是本科就在利用空余时间学习的，一类是读研了选择了这个方向，但不管是哪一类，都意味着学这个是没有像考试及格那样的硬性要求来强迫你学的。如果一开始就学不明白，一开始就看西瓜书、模式识别这类晦涩难懂的书，会激发人性的弱点，很容易就放弃了。
有不少人总是感慨，当初自己自学时走了多少弯路，浪费了多少时间。
甚至更多人是莫名其妙地选了CV，然后导师也不是做这个的，或者导师压根不管，无论是科研还是代码，都一无所知，似乎想混篇毕业论文都不知道怎么混，因为根本不知道要干啥、不知道要学什么。
一方面咱们公众号基本所有内容都是成体系的，真正在朝着"CV指南“而努力，可以供有强大自制力和自学能力的朋友自学，另一方面咱们针对那些完全零基础的、跨专业的朋友们一个更快捷的选择，提供了一个一对一辅导入门的机会。
如果你是苦苦独自学习很长一段时间，始终进展缓慢，找不到重点的朋友，如果你是纯小白，而老师又放养没有指导的朋友，如果你是仅仅学了yolo，跑了几个github项目，就在那做科研、做项目，却发现不知道如何分析模型，设计或改进网络的朋友。
可以考虑报一下我们辅导班，我们会培养扎实的基础，理解分析的能力，帮你建立起全面的计算机视觉知识体系，掌握独立做项目和搞科研的方法，根据你的个人基础、时间灵活制定学习计划，且这个是1对3辅导，完全保证效果。价格仅6000(支持分期），课程非常全面，对比于这么多课程，这个价格相当廉价。如果有需要报名的朋友，可以扫描下方二维码了解详细情况。
支持组团报名，每两人组团，每人优惠200，每3人组团报名，每人优惠300，以此类推，最多优惠500。支持好友推荐，推荐自己好友报名，奖励200/人。
学员评价
辅导班已经进行两个多月了，辅导效果非常明显，下面放两位学员的评价。
学员一：
学员二：

还有不少朋友之前一直在观望，一方面是这个靠谱吗，会不会卷款跑路，另一方面是真的有效吗。这里简单回答一下，我一向有一个看人标准，看他是如何做事的，不管一个人说的天花乱坠也好，只要看他做事的态度、责任心就可以了。咱们公众号一向是有口皆碑，不管是交流群还是公众号文章，基本都氛围极好。因此，关于值不值得信任这个事大家可以自己根据公众号和交流群的情况去判断。另一个是是否真的有效，我想完全可以去先扫描海报上二维码加好友观察一段时间。
若觉得还不错的话，请点个 “赞” 或 “在看” 吧
继续阅读
阅读原文