计算机视觉学习路径是怎么样的？

資深大佬 : iHaoo 2

研一入学，查资料发现很多人都说从机器学习开始，之后再看深度学习，在暑假的时候简单学了线性回归、逻辑回归、聚类和 PCA，深度学习学了 MLP 、CNN 和 RNN，根据视频写了实战的小项目，没有看吴大佬的 ML 和 DL，不知道暑假学的那些知识够不够。想直接去看 cs231n，不知道有没有必要再看一下吴恩达的 ML 和 DL 了，请各位大佬不吝赐教。同时想问问计算机视觉的学习路径大概是怎么样的，最近学的感觉很迷茫，虽然天天在实验室，但是感觉总是这边学一点那边学一点，效率很低=.=

大佬有話說 (8)

資深大佬 : zxCoder

坐等大佬劝退

資深大佬 : luomu24

呃，不读博的话，搞这个没啥出路。

主資深大佬 : iHaoo

@luomu24 听学长说导师不错入坑了，当时也不懂，诶现在确实后悔，但是不搞这个毕不了业啊

資深大佬 : mcone

吴恩达的 ML 和 DL 是基础中的基础……coursera 上面的比较简单，学校的视频相对深一点
——然而，你会发现你的毕业 paper 跟这些关系可能不是很大，就是改模型调参换数据改模型调参……

同建议读博，cv 这玩意现在已经是红海了，连我这个没有顶会的土鳖都快撑不住了……

主資深大佬 : iHaoo

@mcone 大佬，读博出来当高校老师吗，读博是不是对数学的要求很高呢？

主資深大佬 : iHaoo

去其他论坛看了一下感觉被劝退了

資深大佬 : mcone

@iHaoo 我是码农。
看你的“高低”跟谁比了，如果想 8 年混个毕业，不求什么一区二区 paper，对数学倒是也不高。
但是 cv 的根基其实就是数学堆起来的，你要是看到公式就头疼，可能还是尽早想办法的好……

主資深大佬 : iHaoo

@mcone 看到数学公式确实头疼，最近也会和导师进行沟通，询问相关的问题，谢谢大佬