要成为计算机视觉 (CV) 领域的专家，请专注于掌握三个核心领域：数学基础、编程和工具以及高级 CV 概念。首先，要对线性代数、微积分、概率和几何学建立扎实的理解。线性代数对于图像变换（例如，缩放、旋转）以及神经网络中使用的矩阵运算至关重要。微积分是优化方法（如梯度下降）的基础，这对于训练模型至关重要。概率和统计学有助于处理不确定性，例如在嘈杂图像中进行对象检测。几何学是理解相机模型、3D 重建和立体视觉的关键。例如，奇异值分解 (SVD) 等概念用于运动结构算法，而单应性矩阵则应用于图像拼接。
接下来，使用 Python 等语言以及 OpenCV、PyTorch 或 TensorFlow 等库来培养实际编程技能。 OpenCV 提供了用于基本图像处理（例如，使用 Canny 滤波器进行边缘检测）和高级任务（例如，使用 SIFT 或 ORB 进行特征匹配）的工具。 像 PyTorch 这样的框架允许您实现用于分类、对象检测（例如 YOLO）或分割（例如 U-Net）的卷积神经网络 (CNN)。 学习预处理数据（调整大小、归一化）并使用 COCO 或 ImageNet 等数据集。 熟悉 GPU 加速 (CUDA) 和 Jupyter Notebooks 等原型设计工具也很有价值。 例如，您可以构建一个面部识别系统，使用 OpenCV 进行人脸检测，并使用 PyTorch 模型生成嵌入。
最后，深入研究高级 CV 主题和实际应用。研究用于视觉任务的 Transformer（ViT）、用于图像合成的生成模型（GAN）或用于机器人导航的强化学习等深度学习架构。 探索 3D 视觉（点云、使用 LiDAR 进行深度估计）和实时系统（使用 TensorRT 优化模型）。 参与构建使用语义分割的自动驾驶汽车模拟器或为无人机实施 SLAM（同时定位与地图构建）等项目。 通过阅读研究论文（例如来自 CVPR 或 arXiv 的论文）并为开源项目做出贡献来保持更新。 例如，您可以微调预训练的 Detectron2 模型，以用于工业检测中的自定义对象检测。 实践经验与理论深度相结合，将巩固您的专业知识。