コンピュータ ビジョン エンジニアの学習ルート

1. プログラミング言語と基本的なライブラリを学ぶ

• Python 言語を学び、基本的な構文、関数、オブジェクト指向プログラミング、その他の概念をマスターします。
• 科学計算と多次元配列用の Numpy ライブラリを学習する
• 多くの画像処理アルゴリズムとコンピューター ビジョン アルゴリズムが含まれる OpenCV ライブラリについて学習します。
• 主要な深層学習フレームワークである TensorFlow/PyTorch を学ぶ

2. デジタル画像処理アルゴリズムを学ぶ

• 画像表現（ピクセル、グレースケール、二値化など）
• 色空間変換（RGB、HSVなど）
• フィルタリング操作 (平均フィルタリング、ガウス フィルタリング、メディアン フィルタリングなど)
• 形態学的操作 (侵食、拡張、開始操作、終了操作など)
• 画像補正（ヒストグラム等化、適応等化等）
• エッジ検出アルゴリズム (Sobel、Canny など)
• 画像セグメンテーション アルゴリズム (成長領域、流域など)

3. 古典的な特徴抽出と機械学習アルゴリズムを学ぶ

• SIFT、SURF、ORB などの特徴検出および記述アルゴリズム
• HOG、LBP、その他の画像表現に使用される機能
• SVM、KNN、デシジョン ツリー、その他の機械学習アルゴリズム

4. 畳み込みニューラルネットワークの深層学習

• 畳み込み層やプーリング層などのCNNの基本構造
• LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet、その他の CNN モデル
• 画像分類やターゲット検出などの代表的なアプリケーション
• TensorFlow/PyTorch を使用して CNN モデルを実装する

5. 実践的なプロジェクト実践

• 単純なオブジェクト分類器を実装する
• 特徴マッチングに基づく画像検索
• CNNを使用した手書き数字認識
• ディープラーニングに基づくターゲット検出

6. 高度なアルゴリズムを学び続ける

• より深いニューラル ネットワーク (DenseNet、MobileNet など)
• 敵対的生成ネットワーク (GAN)
• インスタンスセグメンテーションアルゴリズム（Mask R-CNNなど）
• コンピュータビジョンにおける強化学習の応用

7. 業界のトレンドを学び、オープンソース プロジェクトに参加する

• トップカンファレンス (CVPR、ICCV など) で最新の研究の進捗状況を追跡します。
• Github 上のコンピューター ビジョン関連のオープンソース プロジェクトに参加する
• 論文を出版し、主要な学術会議に論文を投稿する