完成计算机视觉硕士学位后，您有三个主要方向：行业职位、学术研究或创业。每个选项都利用您的技术技能，同时提供独特的挑战和机遇。您的选择将取决于您对动手工程、理论探索或构建产品/服务的兴趣。
行业职位 大多数毕业生在科技公司、汽车、医疗保健或机器人公司工作。作为一名计算机视觉工程师，您可能会开发用于目标检测、图像分割或视频分析的系统。例如，特斯拉或 Waymo 等自动驾驶汽车公司聘请工程师来改进使用激光雷达和相机数据的感知系统。医疗保健初创公司经常寻找专家来构建用于医学图像分析的工具，例如 MRI 扫描中的肿瘤检测。其他职位包括 AR/VR 开发（例如，Meta 的 Quest 头显）或工业自动化（例如，制造业中的质量控制）。通常需要熟练掌握 PyTorch、OpenCV 或 TensorFlow 等框架，以及在边缘设备或云平台上部署模型的经验。薪水具有竞争力，在高科技中心，高级职位的年薪通常超过 15 万美元。
学术研究 如果您喜欢深入的技术探索，请考虑攻读博士学位或在大学或实验室担任研究职位。学术工作可能涉及推进基础算法——例如提高 3D 重建的准确性或减少训练模型的数据需求。麻省理工学院的 CSAIL 或苏黎世联邦理工学院的 CV 组等实验室发表了关于神经辐射场 (NeRF) 或少样本学习等主题的前沿工作。工业研究实验室（例如，Google Brain、NVIDIA Research）也提供专注于长期项目的职位，例如优化实时视频处理或增强像 Stable Diffusion 这样的生成模型。在 CVPR 或 ICCV 等会议上发表文章可以建立信誉，而开源贡献（例如，为 Detectron2 做出贡献）可以扩大您的影响力。这条道路适合那些喜欢解决没有直接商业压力的开放性问题的人。
创业和专业应用 对于那些对产品开发感兴趣的人来说，创立一家初创公司或加入一家早期公司可以让您将计算机视觉应用于利基领域。例子包括农业（例如，基于无人机的作物监测）、零售（例如，自动化结账系统）或体育分析（例如，从视频中跟踪球员的动作）。自由职业或咨询是另一种途径——帮助企业实施视觉系统，例如用于文档处理的自定义 OCR 或监控录像中的异常检测。Upwork 或 Toptal 等平台将专家与需要短期专业知识的客户联系起来。虽然风险较高，但创业提供自主权和解决服务不足市场的潜力。平衡技术严谨性与商业敏锐度是关键，及时了解像 ONNX 这样的模型优化工具或像 AWS Rekognition 这样的云 API 以进行快速原型设计也很重要。