要开始计算机视觉研究，首先要打下扎实的核心概念和工具基础。首先，学习图像处理的基础知识，包括边缘检测、滤波和特征提取等技术。了解卷积神经网络 (CNN) 的工作原理，因为它们是大多数现代计算机视觉系统的支柱。熟悉 OpenCV 等库，用于基本的图像处理，以及 PyTorch 或 TensorFlow，用于深度学习。例如，使用 MNIST 数据集实现一个简单的 CNN 来对手写数字进行分类是一个实用的起点。这可以帮助您掌握数据的结构、模型的训练方式以及如何评估准确率等性能指标。
接下来，专注于实验真实世界的项目和数据集。从小型、定义明确的问题入手，以建立信心。使用公开可用的数据集，如 CIFAR-10 用于对象识别，或 COCO 用于对象检测。复现现有的研究论文或教程，了解理论概念如何转化为代码。例如，尝试复制像 ResNet 这样的经典架构，或像 YOLO (You Only Look Once) 这样的现代模型用于对象检测。注意数据预处理步骤，如归一化和增强，这些步骤对于模型性能至关重要。Jupyter Notebooks 或 Google Colab 等工具可以通过提供易于访问的原型设计环境来简化实验。
最后，与研究社区互动，并及时了解进展。阅读 CVPR、ICCV 或 ECCV 等会议的论文，以确定当前的趋势和开放性问题。加入像 Reddit 的 r/computervision 这样的论坛或参加研讨会，与同行讨论想法。为 GitHub 上的开源项目（如 Detectron2 或 MMDetection）做出贡献，以获得生产级代码的实践经验。参加 Kaggle 竞赛，以测试您在真实世界挑战中的技能，例如医学图像分割或自动驾驶汽车感知。计算机视觉研究是迭代的——从小处着手，严格验证您的想法，并在您积累专业知识的同时逐步解决更复杂的问题。