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计算机视觉学习路线

1. Python基础
   常量与变量
   列表、元组、字典、集合
   运算符
   循环
   条件控制语句
   函数
   面向对象与类
   包与模块
2. Numpy + Pandas + Matplotlib
   numpy
3. 机器学习
   回归问题
   线性回归
   Lasso回归
   Ridge回归
   多项式回归
   决策树回归
   AdaBoost
   GBDT
   随机森林回归
   分类问题
   逻辑回归
   决策树
   ID3 - 信息增益
   C4.5 - 信息增益率
   随机森林
   SVM
   Naive Bayes
   聚类问题
   K-Means
   MDSCAN
   凝聚层次
4. 计算机视觉
   色彩处理
   灰度化
   二值化与反二值化
   色彩提取
   直方图均衡化
   亮度、饱和度、色彩调整
   形态处理
   仿射变换
   缩放，裁减
   图像相加相减
   透视变换
   腐蚀膨胀-开运算闭运算-礼帽运算黑帽运算
   腐蚀核
   色彩梯度
   模板运算
   模糊
   锐化
   边沿检测
   轮廓处理
5. 深度学习
   神经网络
   全连接
   激活函数
   损失函数
   梯度下降法
   反向传播算法
   卷积神经网络
   LeNet
   AlexNet
   VGG
   Inception
   ResNet
6. 目标检测
   YOLO v5/v8/v11
   Transformer
   Multi-Head Attention
   目标分割
   UNet
   VIT