为了有效地学习计算机视觉，首先从介绍核心概念的基础项目开始。你可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，利用 ResNet 或 MobileNet 等预训练模型实现图像分类。例如，构建一个简单的应用程序，使用 Kaggle 的 Dogs vs. Cats 等数据集区分猫和狗。这将教会你如何加载数据、预处理图像（调整大小、归一化）以及使用迁移学习使模型适应特定任务。你还将学习使用准确率和混淆矩阵等指标评估性能。通过尝试数据增强技术（旋转、翻转）来提高泛化能力，进一步扩展项目，这对于处理实际世界的变异性至关重要。
接下来，处理对象检测和分割任务，探索定位问题。使用 OpenCV 以及 Detectron2 或 YOLO（You Only Look Once）等库，构建一个系统来识别并勾勒图像或视频流中的对象。例如，为交通摄像头录像创建行人检测器。这需要理解边界框、锚框和非极大值抑制来过滤重叠的预测。对于分割，尝试使用 Mask R-CNN 进行像素级对象区分，这在医学影像或自动驾驶领域非常有用。这些项目会引入标注格式（COCO、Pascal VOC）、用于空间推理的模型架构，以及用于创建自定义数据集的工具（如 LabelImg）。你还将学习通过顺序处理帧来处理视频输入并优化推理速度。
最后，探索高级应用，如实时手势识别或 3D 重建。使用 MediaPipe 或 OpenPose 跟踪手部动作并将其映射到命令，例如控制虚拟键盘。这涉及到关键点检测和视频帧之间的时间一致性。对于 3D 任务，尝试使用 Structure-from-Motion (SfM) 技术，并利用 OpenMVG 等库从 2D 图像生成 3D 模型。另一个项目可能涉及使用双摄像头进行立体视觉来估计深度，类似于自动驾驶汽车感知距离的方式。这些项目需要整合多种技术（特征匹配、对极几何）并优化延迟以实现实时应用。通过逐步增加项目复杂性，你将对计算机视觉的理论和实践实现建立扎实的理解。