计算机视觉科学家应该在数学、编程和特定领域技术方面有扎实的基础。核心领域包括线性代数、微积分和概率，这些是图像处理和机器学习算法的基础。例如，理解矩阵运算对于图像变换等任务至关重要，而微积分用于优化神经网络。Python、C++ 或类似语言的编程技能至关重要，同时熟悉 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等库。对图像预处理（例如，降噪、边缘检测）和特征提取（例如，SIFT、SURF）的实践经验也是有效操作和分析视觉数据所必需的。
机器学习和深度学习专业知识是必不可少的。计算机视觉科学家必须知道如何设计、训练和评估诸如卷积神经网络 (CNN) 等模型，以用于诸如目标检测（例如，YOLO、Faster R-CNN）或图像分割（例如，U-Net）等任务。他们应该理解迁移学习，以便有效地将预训练模型（例如，ResNet、VGG）适应于新数据集。熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等框架是实现这些模型的关键。此外，了解数据增强技术（例如，旋转、缩放）和处理不平衡数据集有助于提高模型的稳健性。使用 Jupyter Notebook 等工具进行实验和调试的经验对于迭代开发也很有价值。
最后，实践部署和领域知识至关重要。计算机视觉科学家必须了解如何使用量化或模型剪枝等技术来优化模型以适应实际约束，例如延迟或内存使用。例如，在移动设备上部署模型可能需要将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite。他们还应该通过 CVPR 或 arXiv 预印本等会议了解研究趋势（例如，视觉转换器、自监督学习）。特定领域的挑战，例如医学成像（例如，MRI 扫描中的肿瘤检测）或自动驾驶汽车（例如，车道检测），需要针对独特的数据特征和伦理考虑因素定制解决方案。与跨职能团队（例如，硬件工程师）的协作可确保解决方案在技术上合理且实用。