這裡記錄一下學習cv過程中一些比較好的書籍，常用的資料集，標註工具，學習路線等的整理，持續更新中。
學習caffe，推薦趙永科的《21天實戰caffe》，書籍封面長這樣，位址暫時找不到了我找到了分享上來：
深度學習需要的數學知識學習書籍，給大家推薦基本豆瓣評分很高的書：
那麼是不是說所有的東西都需要掌握呢？在我看來不全是這樣，我覺得掌握下面的基本上對於面試和工作夠用了。
1、標量，向量，特徵向量，張量，點積，叉積，線性回歸，矩陣，秩，線性無關與
線性相關，範數， 奇異值分解，行列式，主成分分析，歐氏空間，希爾伯特空間。
2、不確定性，隨機變數，大數定律，聯合分布，邊緣分布，條件概率，貝葉斯公式，
概率密度，墒與交叉墒，期望，最大似然估計，正態分佈/高斯分布，伯努利分布，泊
松分布，概率論與統計推斷，馬爾可夫鏈，判別模型，生成模型。
opencv影象處理演算法->機器學習基礎 演算法->深度學習入門+經典網路->深入到如果檢測/分割/人臉識別等方面（學習經典演算法包括訓練/測試/損失函式等）->考慮部署和演算法優化，學習模型裁枝，量化，蒸餾等trick->參加比賽如ai研習社/kaggle等->**文，看**，肝頂會等。如果考慮面試加上刷leetcode，我自己雖然有很多還沒有開始做也有很多沒有做好，但是基本是按照這個流程來嘗試的，僅僅供參考。
計算機視覺資料集介紹
1 mnist 美國國家標準與技術研究所,national institute of standards and technology nist 官網位址 資料功能 手寫數字分類 簡要說明 訓練集 training set 由來自 250 個不同人手寫的數字構成,其中 50 是高中學生,50 來自人...
計算機視覺資料集收集
資料集名稱 資料集簡介 包含用途 用法 字段含義等 類別 公共或自研 領域 非必填 mnist手寫數字 識別數字 0 9，包含 60000 的訓練集和 10000 的測試集 公共計算機視覺 ms coco 微軟發布的 coco 資料庫是乙個大型影象資料集 專為物件檢測 分割 人體關鍵點檢測 語義分割...
計算機視覺（十） 形態學特徵
數學形態運算中，最常見的基本運算有七種，分別為 腐蝕 膨脹 開運算 閉運算 擊中 細化和粗化 它們是全部形態學的基礎。腐蝕和膨脹，看上去好像是一對互逆的操作，實際上，這兩種操作不具有互逆的關係 開運算和閉運算正是依據腐蝕和膨脹的不可逆性，演變而來的。先腐蝕後膨脹的過程就稱為開運算 閉運算是通過對腐蝕...