学习计算机视觉的最佳学校是那些拥有强大的计算机科学系、专门的研究实验室以及积极为该领域做出贡献的教师的学校。卡内基梅隆大学 (CMU)、麻省理工学院 (MIT)、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、多伦多大学和苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 因其计算机视觉课程而始终获得认可。这些机构提供专门的课程，可以参与前沿项目，并与行业领导者合作，使其成为旨在加深其专业知识的开发人员和研究人员的理想选择。
卡内基梅隆大学的机器人研究所是计算机视觉研究的中心，专注于 3D 重建、自主系统和医学成像等领域。麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 在物体识别和场景理解方面取得了基础性成果，Antonio Torralba 等教师领导着具有影响力的项目。斯坦福大学的 AI 实验室 (SAIL) 和视觉实验室以在视觉深度学习方面的开创性工作而闻名，包括 Fei-Fei Li 的 ImageNet 项目。加州大学伯克利分校的 BAIR（伯克利人工智能研究）小组强调机器人技术和增强现实领域的应用，Jitendra Malik 等研究人员正在推进分割和运动分析等主题。多伦多大学是 Geoffrey Hinton 对神经网络做出贡献的地方，它与 Vector Institute（机器学习和视觉研究的领导者）建立了牢固的联系。苏黎世联邦理工学院将严谨的工程与无人机导航和生物医学成像等领域的计算机视觉项目相结合。
在选择项目时，优先考虑与您的兴趣相符的活跃研究小组所在的学校。例如，麻省理工学院和斯坦福大学经常与科技公司合作开展实际应用，而卡内基梅隆大学和苏黎世联邦理工学院则强调机器人集成。寻找像斯坦福大学的 CS231n（计算机视觉深度学习）或卡内基梅隆大学的 MSCV 学位这样的课程，这些课程提供实践经验。此外，还可以考虑拥有强大行业合作伙伴关系的机构——加州大学伯克利分校靠近硅谷，多伦多大学与人工智能初创公司建立了联系，这提供了网络优势。牛津大学的视觉几何组 (VGG) 或剑桥大学计算机实验室内的计算机视觉研究等较小的项目也提供了集中的机会。最终，最佳选择取决于您的专业化目标、首选的研究环境以及获得推动该领域创新的导师的机会。