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总第 134 篇文章，本文大约 3000 字，阅读大约需要 10 分钟
原文：https://towardsdatascience.com/guide-to-learn-computer-vision-in-2020-36f19d92c934
作者：Insaf Ashrapov
译者：kbsc13（公众号：算法猿的成长）
前言
本文推荐的教程资源都是基于我个人的经验，它们对增加你的计算机视觉理论知识非常有帮助。另外，在学习计算机视觉的理论前，先了解和学习机器学习和 python 方面的知识是更好的做法。框架
不需要在开始学习计算机视觉的时候，就选择使用框架，但应用新获得的知识是必要的。
对于框架的推荐，没有其他的推荐：
pytorch：https://pytorch.org/tutorials/
keras（TensorFlow）：https://www.tensorflow.org/guide/keras
Pytorch 可能需要写更多的代码，但是它更加灵活，所以最好选择使用它，并且越来越多的深度学习研究者都开始采用这个框架。
Albumentation（图像增强）和 catalyst（一个封装 pytorch 的高级 API 的框架）也同样是非常有帮助的，所以也可以使用它们，特别是第一个图像增强的框架--Albumentation。
硬件
Nvidia GPU 10XX+ 型号已经足够使用了（大约 300$)
Kaggle 的 kernels：https://www.kaggle.com/kernels，每周免费使用 30 个小时；
谷歌的 Colab：https://colab.research.google.com/，每个会话有 12 个小时的限制，每周免费时长限制未知。
理论&实践
网上课程
CS231n：http://cs231n.stanford.edu/，是首选的网上课程，它介绍了计算机视觉的所有必须掌握的基础知识。在 Youtube 上有课程视频，它们还有课后练习，但不建议去完成它们（尽管是免费的）；
Fast.ai:https://course.fast.ai/，第二门应该看的课程。fast.ai 也是一个封装了 pytorch 的高级框架，但它们很频繁更改它们的 API 接口，并且缺乏文档，这都是它不被推荐采用的原因。但观看它们的课程视频是可以了解到理论和有趣的技巧，这是值得花费时间的。
当学习这些课程的时候，推荐将这些理论通过推荐的框架来进行实现。
论文和代码
https://arxiv.org/：免费获取最新论文的网站
https://paperswithcode.com/sota：展示了深度学习最新的性能最佳的论文，不仅仅是计算机视觉方面的；
https://github.com/topics/computer-vision?l=python：可以在这找到代码实现的算法
书籍
并没有太多书需要阅读的，除了下面两本我觉得是非常有用的书，可以任选 pytorch 或者 keras 来实现代码
Deep Learning with Python：https://www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438，作者是 Keras 的开发者、谷歌 AI 研究者--François Chollet。这不是一本免费的书，但这本书易于理解，并且可以学到很多之前不知道的知识点；
Deep learning with Pytorch：https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch-thank-you，免费的书籍，来自 pytorch 团队的 Eli Stevens & Luca Antiga
Kaggle
网址：https://www.kaggle.com/competitions
Kaggle 是一个著名的机器学习比赛在线平台，它包含了各种类型的比赛，其中很多都是计算机视觉方面的比赛。在没有学完课程的时候，就可以开始参加比赛了，因为从比赛开始，可以免费运行很多公开的 kernels（公开的端到端的代码）。
比较困难的学习路线
另外一条学习路径可能是非常困难，但是你不仅可以学到只是做训练模型并预测结果的知识，还可以实现自己的研究，参考自Sergei Belousov aka bes。
需要做的就是阅读并实现下面的所有论文，当然仅仅读完也是非常棒的。
网络结构
AlexNet: https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks
ZFNet: https://arxiv.org/abs/1311.2901
VGG16: https://arxiv.org/abs/1505.06798
ResNet: https://arxiv.org/abs/1704.06904
GoogLeNet: https://arxiv.org/abs/1409.4842
Inception: https://arxiv.org/abs/1512.00567
Xception: https://arxiv.org/abs/1610.02357
MobileNet: https://arxiv.org/abs/1704.04861
语义分割
FCN: https://arxiv.org/abs/1411.4038
SegNet: https://arxiv.org/abs/1511.00561
UNet: https://arxiv.org/abs/1505.04597
PSPNet: https://arxiv.org/abs/1612.01105
DeepLab: https://arxiv.org/abs/1606.00915
ICNet: https://arxiv.org/abs/1704.08545
ENet: https://arxiv.org/abs/1606.02147
生成对抗网络（GAN)
GAN: https://arxiv.org/abs/1406.2661
DCGAN: https://arxiv.org/abs/1511.06434
WGAN: https://arxiv.org/abs/1701.07875
Pix2Pix: https://arxiv.org/abs/1611.07004
CycleGAN: https://arxiv.org/abs/1703.10593
目标检测
RCNN: https://arxiv.org/abs/1311.2524
Fast-RCNN: https://arxiv.org/abs/1504.08083
Faster-RCNN: https://arxiv.org/abs/1506.01497
SSD: https://arxiv.org/abs/1512.02325
YOLO: https://arxiv.org/abs/1506.02640
YOLO9000: https://arxiv.org/abs/1612.08242
实例分割
Mask-RCNN: https://arxiv.org/abs/1703.06870
YOLACT: https://arxiv.org/abs/1904.02689
姿势预估
PoseNet: https://arxiv.org/abs/1505.07427
DensePose: https://arxiv.org/abs/1802.00434
小结
这篇文章是原文作者推荐的入门计算机视觉的一些资源，包括推荐采用的深度学习框架、课程、电子书、查阅论文和代码的网站，以及一个比赛网站，kaggle；
另外还有一条会更加困难的学习路线，也就是阅读经典的论文，从网络结构到常见的计算机视觉方向，检测、分割、GAN以及姿势预估，但完成后收获就会更多，不仅仅是只会运用框架来训练模型，解决问题，还有机会往研究方向发展。
最后，也可以通过下方搜索框搜索公众号更新过的计算机视觉、深度学习和pytorch相关的文章，了解更多相关的知识。
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