计算机视觉技在哪学习？

计算机视觉技术可以在多个平台和资源上学习。以下是一些常用的学习途径：

1. 在线课程：许多在线教育平台提供计算机视觉相关的课程，例如Coursera、Udacity、edX等。你可以选择根据自己的需求和水平选择适合的课程，如《计算机视觉》、《深度学习》、《图像处理》等。

2. 教科书和学术资源：有一些经典的教科书和学术资源可以作为学习的参考，例如《计算机视觉：模型、学习和推理》、《数字图像处理》等。你可以阅读这些书籍深入了解计算机视觉的基础理论、算法和实践。

3. 开源项目和代码库：许多开源项目和代码库提供了计算机视觉的实现代码和示例，例如OpenCV、PyTorch、TensorFlow等。你可以通过阅读和实践这些代码来学习计算机视觉技术的实际应用。

4. 学术会议和期刊：关注计算机视觉领域的学术会议和期刊，如CVPR、ICCV、ECCV等，可以了解最新的研究成果和技术趋势。

5. 实践项目和竞赛：参与计算机视觉相关的实践项目和竞赛，例如Kaggle、ImageNet等，可以锻炼实际问题解决的能力，同时学习和交流其他人的经验和技巧。

无论你选择哪种学习途径，都需要进行系统性的学习和实践，理论与实践相结合才能提升自己的计算机视觉技术水平。

相关问题

计算机视觉有哪些应用领域？

计算机视觉在许多领域都有广泛的应用。以下是计算机视觉的一些主要应用领域：

1. 图像分类：通过训练模型，将图像分为不同的类别，例如识别动物、车辆、食物等。

2. 目标检测：在图像或视频中检测和定位特定的目标，例如人脸、车辆、行人等。

3. 图像分割：将图像分成不同的区域，以便更好地理解图像的内容，例如分割出人体、道路等。

4. 特征提取：从图像中提取有用的特征，以便进行进一步的分析和处理，例如纹理、边缘、颜色等。

5. 图像生成：使用计算机生成逼真的图像，例如虚拟现实、增强现实等应用。

6. 人脸识别：识别和验证人脸的身份，用于安全访问控制、人脸支付等。

7. 视觉跟踪：跟踪目标在视频中的运动轨迹，例如跟踪运动物体、行人等。

8. 视觉测量：通过图像处理和计算，测量物体的尺寸、形状、位置等信息，例如测量建筑物、车辆等。

这些只是计算机视觉应用的一部分，随着技术的不断发展，计算机视觉在更多领域中的应用也在不断扩展。

计算机视觉中的AP指标？

AP（Average Precision）是计算机视觉中常用的一种评价指标，用于评估目标检测算法的性能。AP指标基于查准率（Precision）和召回率（Recall）两个指标，通过在不同的置信度阈值下计算查准率和召回率，得到一个面积表示的平均精度。

具体来说，AP指标计算方法是先对目标检测算法的输出结果按照置信度进行排序，然后在每个置信度阈值下计算相应的查准率和召回率。根据查准率和召回率的变化曲线，可以得到一个面积表示的AP值，即平均精度。当然，如果需要对多个类别进行评估，可以计算mAP（mean Average Precision），即所有类别AP的平均值。