机器视觉学习入门:选择框架,到底该从哪着手?
机器视觉学习入门,选择框架有讲究
针对新手想要入门机器视觉学习,在选择框架方面有一些建议:
1. 任务型速成
如果只是业务需要,建议建立任务的数学模型,明确任务类型。之后可在开源代码库中寻找对应解决方案。例如,对于定时拍照分析变化的需求,可将其分解为分割+后处理或检测+后处理任务。使用PaddleSeg等集成长尾算法的仓库,即可实现相应想法。
2. 基础性入门
如欲从基础开始学习,则应解耦理论知识学习和代码实操训练。
在此基础上,选择基于动态图的框架更易上手,推荐PyTorch或PaddlePaddle。
知识拓展提示:
理论基础:微积分、线性代数等数学知识
编程语言:Python、C++等机器学习常用语言
流行框架:PyTorch、PaddlePaddle
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