要开始计算机视觉的机器学习，首先要建立编程和核心概念的基础知识。重点学习 Python（机器学习中最常用的语言），并学习用于图像处理的 OpenCV 和用于基本图像操作的 Pillow 等库。接下来，熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架，它们提供了构建和训练模型的工具。从使用 MNIST 数据集进行数字识别或使用 CIFAR-10 进行基本图像分类等简单任务开始。这些数据集体积小、文档齐全，非常适合实验。理解如何加载、预处理和可视化数据至关重要——例如，将像素值归一化（缩放到 0–1）以及将图像转换为张量（多维数组）作为模型输入。
掌握基础知识后，转向使用卷积神经网络 (CNN) 进行实际项目，CNN 是图像任务的标准架构。从一个简单的项目开始，例如使用 TensorFlow 的教程或 PyTorch 的预定义数据集进行猫狗分类。使用 ResNet 或 MobileNet 等预训练模型（通过 TensorFlow Hub 或 PyTorch Torchvision）应用迁移学习，这使您能够用少量数据将现有模型用于新任务。例如，您可以通过在自定义数据集上重新训练预训练模型的最后几层来微调预训练模型，使其能够识别特定对象。Keras（内置于 TensorFlow 中）或 Fast.ai（适用于 PyTorch）等工具可以简化此过程。尝试数据增强技术（例如翻转、旋转图像）以提高模型的泛化能力并避免过拟合。使用准确率 (accuracy)、精确率 (precision) 和召回率 (recall) 等指标跟踪性能，并使用 Matplotlib 或 TensorBoard 等工具可视化结果。
最后，通过探索高级主题和优化工作流程来加深理解。研究用于分割的 U-Net 或用于实时目标检测的 YOLO 等模型架构，并学习使用 Grad-CAM（用于突出显示图像中的决策区域）解释模型输出。通过将模型转换为 TensorFlow Lite 或 ONNX 等格式来优化模型部署，这些格式可在边缘设备上实现高效推理。例如，部署一个使用 TFLite 模型从相机输入中识别植物的移动应用程序。通过阅读 CVPR 或 ICCV 等会议论文保持更新，并参与 Kaggle 竞赛以解决实际问题。使用版本控制 (Git) 和实验跟踪工具 (Weights & Biases) 系统地管理代码和结果。从小处着手，频繁迭代，优先选择动手项目而非理论深挖，以有效地构建实践技能。