只接触过C语言和高等数学的大学生学习复现时空图像详细学习路线

学习复现时空图像需要掌握一定的计算机视觉、深度学习和数学知识。以下是一个详细的学习路线：

1. 学习基本的计算机视觉知识，比如图像处理、计算机视觉基础算法等。可以学习西瓜书《机器学习》、Gonzalez的《数字图像处理》等教材。

2. 学习深度学习的基础知识，包括神经网络、反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等。可以学习吴恩达的《深度学习》课程或者斯坦福大学的《CS231n》课程。

3. 学习时空图像处理的相关算法和模型，包括3D卷积神经网络、光流法、视频分割等。可以学习最新的论文和相关书籍，比如《3D深度学习》、《时空卷积网络》等。

4. 学习编程语言和框架，比如Python和PyTorch/TensorFlow等。可以通过实践项目来深入理解相关知识。

5. 实践项目，复现一些经典的时空图像处理算法和模型，比如3D卷积神经网络、视频分割等。可以使用一些公开的数据集进行实验。

6. 参加相关比赛，比如ImageNet、COCO等。可以通过参加比赛来提高自己的技能和实践经验。

以上是一个大致的学习路线，需要不断学习和实践。希望对你有所帮助。