计算机视觉专项教程¶

⚠️ 时效性说明：本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息，可能随版本快速变化；请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。

教程简介¶

本教程专为清华大学计算机技术专业专硕及985 AI专业本科生设计，目标是帮助学员掌握计算机视觉的核心理论和工程实践能力，为进入字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度、大疆、影石等互联网大厂的高薪就业岗位做好准备。

计算机视觉是人工智能领域最热门的方向之一，广泛应用于图像识别、目标检测、视频分析、自动驾驶、医疗影像、工业检测等领域。本教程将从基础理论到前沿技术，从算法原理到工程实践，全面系统地讲解计算机视觉知识体系。

学习目标¶

完成本教程后，你将能够：

理论目标¶

• 深入理解计算机视觉的数学基础和核心概念
• 掌握传统计算机视觉算法的原理和应用场景
• 精通卷积神经网络（CNN）的设计思想和训练技巧
• 理解目标检测、图像分割、视频分析等任务的最新算法
• 掌握计算机视觉前沿技术和发展趋势

实践目标¶

• 熟练使用OpenCV、PyTorch、TensorFlow等工具库
• 能够独立设计和训练视觉模型
• 具备解决实际视觉问题的能力
• 掌握模型部署和优化技术
• 能够完成端到端的视觉项目开发

面试目标¶

• 熟悉大厂计算机视觉岗位的面试要求
• 掌握常见面试题的解答技巧
• 能够清晰阐述项目经验和技术难点
• 具备系统设计能力

适用人群¶

• 清华大学计算机技术专业专硕
• 985高校AI、计算机、自动化等相关专业本科生
• 希望进入互联网大厂从事计算机视觉工作的求职者
• 有一定编程基础和机器学习基础的学习者

前置知识¶

必备知识¶

• 编程语言：Python（熟练掌握）
• 数学基础：线性代数、概率论、微积分、优化理论
• 机器学习：监督学习、无监督学习、模型评估
• 深度学习：神经网络基础、反向传播、优化算法

推荐知识¶

• 图像处理基础：像素操作、滤波、变换
• 数据结构：数组、矩阵、图
• 算法：动态规划、图算法

学习路径¶

第一阶段：基础夯实（2-3周）¶

01-计算机视觉基础.md
02-图像处理基础.md
03-特征提取与描述.md
04-传统计算机视觉算法.md

第二阶段：深度学习入门（3-4周）¶

📌 阶段定位：本阶段侧重CNN在CV任务中的实际应用。 - 如需深入了解CNN的数学原理（卷积公式推导、感受野计算、各种卷积变体原理等），请参考 深度学习/02-卷积神经网络/

Text Only

05-卷积神经网络基础.md
06-经典CNN架构.md
07-目标检测.md

第三阶段：进阶技术（4-5周）¶

08-图像分割.md
09-视频分析与理解.md
10-三维视觉.md
11-生成模型与GAN.md

第四阶段：前沿技术（3-4周）¶

📌 多模态学习分工说明： - 本章（13-多模态学习.md）：侧重CV任务中的实际应用（VLM架构对比、实战项目、部署） - 理论基础：深度学习/07-多模态学习（数学推导、算法原理）

Text Only

12-视觉Transformer.md
13-多模态学习.md        # VLM应用（理论→深度学习/）
14-自监督学习.md
15-模型部署与优化.md    # 部署实践（优化技术→模型优化/）

第五阶段：前沿进阶（4-5周）¶

16-前沿视觉模型-2024到2025.md
17-视觉模型实战与部署.md
18-世界模型与视觉生成.md

第六阶段：实战项目（4-6周）¶

完成3-5个完整实战项目（见实战项目目录）

第七阶段：面试准备（2-3周）¶

系统准备面试（见面试准备目录）

总学习时间：22-30周（各阶段累加：2-3 + 3-4 + 4-5 + 3-4 + 4-5 + 4-6 + 2-3 = 22-30周）

环境配置¶

硬件要求¶

• CPU：多核处理器（推荐Intel i7/i9或AMD Ryzen 7/9）
• 内存：16GB以上（推荐32GB）
• GPU：NVIDIA显卡（推荐RTX 3060及以上，显存8GB以上）
• 存储：SSD 500GB以上

软件环境¶

操作系统¶

• Ubuntu 20.04/22.04（推荐）
• Windows 10/11 + WSL2
• macOS 12+

Python环境¶

# 创建虚拟环境
conda create -n cv python=3.9
conda activate cv

# 或使用venv
python -m venv cv_env
source cv_env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 cv_env\Scripts\activate  # Windows

核心库安装¶

# 基础库
pip install numpy scipy matplotlib pillow

# 图像处理
pip install opencv-python opencv-contrib-python

# 深度学习框架（二选一）
pip install torch torchvision torchaudio  # PyTorch
# 或
pip install tensorflow tensorflow-gpu  # TensorFlow

# 计算机视觉专用
pip install albumentations imgaug scikit-image

# 可视化
pip install tensorboard wandb

# 部署
pip install onnx onnxruntime tensorrt

开发工具¶

• IDE：PyCharm Professional、VS Code
• Jupyter：Jupyter Lab
• 版本控制：Git
• 容器：Docker（可选）

Docker环境（推荐）¶

# 使用官方PyTorch镜像
docker pull pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-devel

# 运行容器
docker run --gpus all -it --rm \
    -v $(pwd):/workspace \
    -p 8888:8888 \
    pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-devel \
    bash

学习资源¶

经典教材¶

1. 《Computer Vision: Algorithms and Applications》 - Richard Szeliski
2. 《Deep Learning》 - Ian Goodfellow（第5章：机器学习基础）
3. 《Multiple View Geometry in Computer Vision》 - Hartley & Zisserman
4. 《Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python》 - Joseph Howse

在线课程¶

1. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition - Stanford
2. CS4243: Computer Vision and Image Processing - Cornell
3. Deep Learning Specialization - Coursera（吴恩达）

论文资源¶

1. arXiv - https://arxiv.org/list/cs.CV/recent
2. Papers with Code - https://paperswithcode.com/
3. CVF Open Access - https://openaccess.thecvf.com/

数据集¶

1. ImageNet - http://www.image-net.org/
2. COCO - https://cocodataset.org/
3. Pascal VOC - http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
4. Cityscapes - https://www.cityscapes-dataset.com/

开源项目¶

1. Detectron2 - https://github.com/facebookresearch/detectron2
2. MMDetection - https://github.com/open-mmlab/mmdetection
3. YOLOv5/v8 - https://github.com/ultralytics/yolov5
4. Segment Anything Model (SAM) - https://github.com/facebookresearch/segment-anything

教程特色¶

1. 理论与实践并重¶

每个知识点都配有详细的代码示例和实战案例

2. 面向大厂面试¶

每章都包含大厂面试题和解答技巧

3. 实战项目驱动¶

提供5个完整的实战项目，覆盖不同应用场景

4. 前沿技术跟踪¶

包含最新的研究成果和技术趋势

5. 工程化思维¶

注重模型部署、性能优化、工程实践

学习建议¶

高效学习策略¶

1. 理论先行：先理解原理，再动手实践
2. 代码复现：自己实现核心算法，加深理解
3. 项目驱动：通过项目巩固所学知识
4. 持续迭代：不断优化和改进代码
5. 总结反思：定期总结学习心得

常见问题¶

Q1: 学习时间不够怎么办？ A: 优先学习核心章节（01-09章），其他章节可以根据兴趣选择。重点掌握CNN、目标检测、图像分割。

Q2: 没有GPU怎么办？ A: 可以使用Google Colab、Kaggle Kernels等云端GPU资源，或者先学习理论知识。

Q3: 数学基础薄弱怎么办？ A: 推荐先学习《深度学习》第2-4章的数学基础，边学边用，在实践中加深理解。

Q4: 如何准备面试？ A: 系统学习面试准备目录的内容，多做LeetCode相关题目，准备2-3个深度项目。

Q5: 实战项目太难怎么办？ A: 从简单的项目开始，逐步增加难度。可以参考开源项目，理解后再自己实现。

目录结构¶

computer-vision/
├── README.md                    # 本文件
├── 00-学习指南.md              # 详细学习计划
├── 01-计算机视觉基础.md        # CV概述、应用、数学基础
├── 02-图像处理基础.md          # 像素操作、滤波、变换
├── 03-特征提取与描述.md        # SIFT、HOG、LBP等
├── 04-传统计算机视觉算法.md    # 边缘检测、分割、匹配
├── 05-卷积神经网络基础.md      # CNN原理、卷积、池化
├── 06-经典CNN架构.md           # LeNet、AlexNet、VGG、ResNet
├── 07-目标检测.md              # R-CNN系列、YOLO、SSD
├── 08-图像分割.md              # FCN、U-Net、DeepLab、Mask R-CNN
├── 09-视频分析与理解.md        # 光流、跟踪、动作识别
├── 10-三维视觉.md              # 相机标定、立体视觉、SLAM
├── 11-生成模型与GAN.md         # GAN、VAE、扩散模型
├── 12-视觉Transformer.md       # ViT、Swin Transformer
├── 13-多模态学习.md            # CLIP、视觉-语言模型
├── 14-自监督学习.md            # SimCLR、MoCo、MAE
├── 15-模型部署与优化.md        # 模型压缩、量化、蒸馏
├── 16-前沿视觉模型-2024到2025.md # SAM2、VLM、3DGS、视觉生成前沿
├── 17-视觉模型实战与部署.md     # VLM微调、量化部署、MLOps
├── 18-世界模型与视觉生成.md     # 世界模型、Sora、视频生成、3D生成
├── 实战项目/                   # 实战项目目录
│   ├── README.md
│   └── 01-CV实战项目集.md       # 图像分类/目标检测/多模态检索三个完整项目
├── 面试准备/                   # 面试准备目录
│   ├── README.md
│   └── 01-CV面试题精选50题.md   # 基础+进阶+高级面试题精选
└── images/                     # 图片资源目录

🔗 相关章节¶

前置知识¶

• AI数学基础 - 线性代数、概率统计、优化理论
• 机器学习 - 监督学习、模型评估
• 深度学习 - 神经网络、CNN原理、Transformer

深入学习¶

• 深度学习/CNN - CNN数学原理与架构设计
• 深度学习/Transformer - ViT、Swin Transformer原理
• 扩散模型学习 - 图像生成、Stable Diffusion

应用方向¶

• 模型优化 - 模型压缩、量化部署、边缘推理
• MLOps与AI工程化 - 模型部署与运维

实战资源¶

• 实战项目 - CV实战项目集
• 面试准备 - CV面试题精选50题

版本信息¶

• 当前版本：v1.2.0
• 更新日期：2026-02-19
• 适用Python版本：3.9+
• 适用PyTorch版本：2.3+
• 适用TensorFlow版本：2.16+

联系方式¶

如有问题或建议，欢迎通过以下方式联系： - GitHub Issues

许可证¶

本教程采用 MIT 许可证，可自由使用和分享。

祝学习顺利，早日进入心仪的大厂！ 🚀

最后更新日期：2026-02-19 适用版本：计算机视觉教程 v1.2.0