计算机视觉专项 - 详细学习指南¶

⚠️ 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。

📚 学习总览¶

本指南为清华大学计算机技术专业专硕及985 AI专业本科生量身定制，提供系统性的计算机视觉学习路径。目标是帮助你在24-34周（视基础而定）内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、影石等互联网大厂做好准备。

🎯 学习目标¶

短期目标（1-3个月）¶

• 掌握计算机视觉基础理论和核心算法
• 能够使用OpenCV和深度学习框架实现基础视觉任务
• 完成2-3个小型实战项目

中期目标（3-6个月）¶

• 深入理解目标检测、图像分割等高级任务
• 能够独立设计和训练视觉模型
• 完成1-2个中型实战项目

长期目标（6个月+）¶

• 掌握计算机视觉前沿技术
• 具备解决复杂视觉问题的能力
• 完成1个大型实战项目
• 通过大厂面试

📅 详细学习计划¶

第一阶段：基础夯实（第1-3周）¶

第1周：计算机视觉基础¶

学习内容： - 01-计算机视觉基础.md - 计算机视觉概述（2天） - 应用场景介绍（1天） - 数学基础复习（2天） - 环境搭建与第一个Demo（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：阅读教材章节，观看CS231n视频 - 实践操作：搭建开发环境，运行第一个OpenCV示例 - 习题练习：完成章节练习题

学习目标： - 理解计算机视觉的定义和重要性 - 了解CV在各行业的应用 - 掌握必要的数学基础知识 - 成功运行第一个视觉程序

第2周：图像处理基础¶

学习内容： - 02-图像处理基础.md - 图像表示与像素操作（2天） - 图像滤波与增强（2天） - 图像变换（2天） - 实战：图像滤镜应用（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解图像处理的基本原理 - 代码实践：使用OpenCV实现各种图像操作 - 项目实战：开发一个图像滤镜应用

学习目标： - 理解数字图像的表示方法 - 掌握图像滤波和增强技术 - 熟练使用OpenCV进行图像处理 - 完成图像滤镜项目

第3周：特征提取与描述¶

学习内容： - 03-特征提取与描述.md - 边缘检测与角点检测（2天） - 特征描述符（SIFT、SURF、ORB）（2天） - 特征匹配（2天） - 实战：图像拼接（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解特征提取的数学原理 - 代码实践：实现各种特征检测和匹配算法 - 项目实战：完成图像拼接项目

学习目标： - 理解特征提取的重要性 - 掌握常用特征描述符 - 能够实现图像配准和拼接 - 完成图像拼接项目

第二阶段：深度学习入门（第4-7周）¶

第4周：传统计算机视觉算法¶

学习内容： - 04-传统计算机视觉算法.md - 边缘检测算法（Canny等）（1天） - 图像分割算法（阈值、区域生长）（2天） - 目标识别（HOG+SVM）（2天） - 实战：传统方法项目（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解传统CV算法的原理 - 代码实践：从零实现经典算法 - 对比分析：理解传统方法与深度学习的区别

学习目标： - 掌握传统CV算法的原理和实现 - 理解传统方法的局限性 - 能够选择合适的方法解决实际问题

第5周：卷积神经网络基础¶

学习内容： - 05-卷积神经网络基础.md - CNN基本原理（2天） - 卷积层、池化层、激活函数（2天） - 反向传播与训练（2天） - 实战：手写CNN分类器（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：深入理解CNN的数学原理 - 代码实践：使用PyTorch从零实现CNN - 可视化分析：观察卷积核和特征图

学习目标： - 深入理解CNN的工作原理 - 掌握CNN的核心组件 - 能够从零实现简单的CNN - 完成手写数字分类项目

第6周：经典CNN架构¶

学习内容： - 06-经典CNN架构.md - LeNet、AlexNet（1天） - VGG、GoogLeNet（2天） - ResNet及其变体（2天） - 实战：使用预训练模型（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解各种架构的设计思想 - 代码实践：使用PyTorch实现经典架构 - 迁移学习：使用预训练模型解决实际问题

学习目标： - 理解经典CNN架构的设计原理 - 掌握ResNet等现代架构 - 熟练使用预训练模型 - 完成图像分类项目

第7周：目标检测¶

学习内容： - 07-目标检测.md - 目标检测概述（1天） - Two-Stage方法（R-CNN系列）（2天） - One-Stage方法（YOLO、SSD）（2天） - 实战：目标检测项目（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解目标检测的任务和挑战 - 代码实践：使用Detectron2或YOLO实现检测 - 项目实战：完成一个实际检测项目

学习目标： - 理解目标检测的核心概念 - 掌握主流检测算法的原理 - 能够使用开源框架实现检测 - 完成目标检测项目

第三阶段：进阶技术（第8-12周）¶

第8周：图像分割¶

学习内容： - 08-图像分割.md - 语义分割概述（1天） - FCN、U-Net（2天） - DeepLab、PSPNet（2天） - 实例分割（Mask R-CNN）（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解分割任务的挑战 - 代码实践：使用MMSegmentation实现分割 - 项目实战：完成医学图像分割项目

学习目标： - 理解语义分割和实例分割的区别 - 掌握主流分割算法 - 能够实现图像分割应用 - 完成图像分割项目

第9周：视频分析与理解¶

学习内容： - 09-视频分析与理解.md - 光流估计（2天） - 目标跟踪（2天） - 动作识别（2天） - 实战：视频分析项目（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解视频分析的特殊性 - 代码实践：实现光流和跟踪算法 - 项目实战：完成视频分析项目

学习目标： - 理解视频分析的核心技术 - 掌握光流和目标跟踪方法 - 了解动作识别技术 - 完成视频分析项目

第10周：三维视觉¶

学习内容： - 10-三维视觉.md - 相机标定（2天） - 立体视觉（2天） - SLAM基础（2天） - 实战：3D重建项目（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解3D视觉的数学基础 - 代码实践：使用OpenCV实现3D视觉算法 - 项目实战：完成3D重建项目

学习目标： - 理解相机成像模型 - 掌握立体视觉和深度估计 - 了解SLAM技术 - 完成3D视觉项目

第11周：生成模型与GAN¶

学习内容： - 11-生成模型与GAN.md - GAN基础原理（2天） - DCGAN、StyleGAN（2天） - VAE、扩散模型（2天） - 实战：图像生成项目（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解生成模型的思想 - 代码实践：实现GAN和VAE - 项目实战：完成图像生成项目

学习目标： - 理解生成模型的基本原理 - 掌握GAN的训练技巧 - 了解扩散模型等新技术 - 完成图像生成项目

第12周：视觉Transformer¶

学习内容： - 12-视觉Transformer.md - Transformer在视觉中的应用（1天） - ViT、Swin Transformer（2天） - 视觉-语言模型（2天） - 实战：ViT分类项目（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解Transformer在视觉中的应用 - 代码实践：使用Hugging Face实现ViT - 项目实战：完成ViT分类项目

学习目标： - 理解ViT的设计思想 - 掌握Swin Transformer等改进 - 了解多模态学习 - 完成ViT项目

第四阶段：前沿技术（第13-15周）¶

第13周：多模态学习¶

学习内容： - 13-多模态学习.md - 多模态学习概述（1天） - CLIP、BLIP等模型（2天） - 视觉问答、图像描述（2天） - 实战：多模态项目（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解多模态学习的挑战 - 代码实践：使用预训练多模态模型 - 项目实战：完成多模态应用

学习目标： - 理解多模态学习的基本概念 - 掌握CLIP等主流模型 - 能够开发多模态应用 - 完成多模态项目

第14周：自监督学习¶

学习内容： - 14-自监督学习.md - 自监督学习概述（1天） - SimCLR、MoCo（2天） - MAE、BEiT（2天） - 实战：自监督预训练（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解自监督学习的思想 - 代码实践：实现自监督预训练 - 实验对比：比较不同方法的效果

学习目标： - 理解自监督学习的原理 - 掌握主流自监督方法 - 能够进行自监督预训练 - 完成自监督学习实验

第15周：模型部署与优化¶

学习内容： - 15-模型部署与优化.md - 模型压缩（剪枝、量化）（2天） - 模型蒸馏（2天） - 部署框架（ONNX、TensorRT）（2天） - 实战：端到端部署（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 理论学习：理解模型优化的技术 - 代码实践：实现模型压缩和部署 - 性能测试：评估优化效果

学习目标： - 理解模型优化的各种技术 - 掌握模型压缩和部署方法 - 能够进行端到端部署 - 完成模型部署项目

第五阶段：实战项目（第16-21周）¶

第16-17周：项目1-图像分类系统¶

学习内容： - 实战项目/01-CV实战项目集.md - 项目需求分析（2天） - 数据收集与预处理（3天） - 模型设计与训练（4天） - 模型优化与部署（3天）

学习时间：每天4-5小时，总计48-60小时

学习方法： - 项目驱动：从需求到部署完整流程 - 迭代优化：不断改进模型性能 - 文档编写：撰写完整的项目文档

学习目标： - 掌握完整的图像分类项目流程 - 熟练使用深度学习框架 - 具备项目开发和部署能力

第18-19周：项目2-目标检测系统¶

学习内容： - 实战项目/01-CV实战项目集.md - 项目需求分析（2天） - 数据标注与增强（3天） - 模型选择与训练（4天） - 性能优化与部署（3天）

学习时间：每天4-5小时，总计48-60小时

学习方法： - 项目驱动：完成端到端检测系统 - 算法对比：比较不同检测算法 - 实际应用：解决真实场景问题

学习目标： - 掌握目标检测项目开发流程 - 熟练使用检测框架 - 具备解决实际检测问题的能力

第20-21周：项目3-图像分割系统¶

学习内容： - 实战项目/01-CV实战项目集.md - 项目需求分析（2天） - 数据准备与预处理（3天） - 模型训练与调优（4天） - 系统集成与部署（3天）

学习时间：每天4-5小时，总计48-60小时

学习方法： - 项目驱动：完成医学/工业分割项目 - 精度优化：提升分割精度 - 部署优化：优化推理速度

学习目标： - 掌握图像分割项目开发 - 能够处理复杂分割任务 - 具备项目优化和部署能力

第六阶段：面试准备（第22-24周）¶

第22周：算法题库¶

学习内容： - 面试准备/01-CV面试题精选50题.md - 图像处理算法（2天） - 深度学习算法（2天） - 系统设计基础（2天） - 刷题练习（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 系统复习：梳理核心算法 - 刷题练习：LeetCode相关题目 - 总结归纳：形成知识体系

学习目标： - 掌握常见CV面试算法题 - 能够快速分析和解决问题 - 形成完整的知识体系

第23周：系统设计与项目经验¶

学习内容： - 面试准备/01-CV面试题精选50题.md - CV系统设计（2天） - 项目经验梳理（2天） - 技术难点准备（2天） - 模拟面试（1天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - 案例分析：学习经典系统设计 - 项目复盘：深入理解自己的项目 - 模拟练习：进行模拟面试

学习目标： - 掌握CV系统设计方法 - 能够清晰阐述项目经验 - 具备解决技术难题的能力

第24周：行为面试与综合准备¶

学习内容： - 面试准备/01-CV面试题精选50题.md - 行为面试准备（2天） - 公司研究（1天） - 综合复习（2天） - 模拟面试（2天）

学习时间：每天3-4小时，总计20-25小时

学习方法： - STAR法则：准备行为面试故事 - 公司研究：了解目标公司 - 综合复习：全面准备面试

学习目标： - 充分准备行为面试 - 了解目标公司和岗位 - 具备通过大厂面试的能力

📊 学习进度跟踪¶

进度检查点¶

第3周末： - [ ] 完成基础理论学习 - [ ] 运行第一个OpenCV程序 - [ ] 完成图像滤镜项目

第7周末： - [ ] 理解CNN核心原理 - [ ] 完成图像分类项目 - [ ] 完成目标检测项目

第12周末： - [ ] 掌握分割、视频分析等技术 - [ ] 完成图像分割项目 - [ ] 完成3D视觉项目

第15周末： - [ ] 了解前沿技术 - [ ] 完成模型部署项目 - [ ] 形成技术知识体系

第21周末： - [ ] 完成3个完整实战项目 - [ ] 具备独立开发能力 - [ ] 准备好面试

第24周末： - [ ] 完成所有面试准备 - [ ] 通过模拟面试 - [ ] 准备好求职

学习记录表¶

建议使用以下表格记录学习进度：

💡 学习方法建议¶

1. 理论学习¶

• 先理解后记忆：不要死记硬背，理解原理更重要
• 画图辅助：用图示帮助理解复杂概念
• 联系实际：将理论与实际应用联系起来

2. 代码实践¶

• 从零实现：关键算法要自己实现一遍
• 阅读源码：学习优秀开源项目的代码
• 调试技巧：掌握调试和问题排查方法

3. 项目开发¶

• 完整流程：从需求到部署完整实践
• 迭代优化：不断改进和优化
• 文档编写：养成良好的文档习惯

4. 面试准备¶

• 系统复习：定期复习核心知识
• 刷题练习：LeetCode、牛客网等
• 模拟面试：进行多次模拟面试

5. 持续学习¶

• 关注前沿：阅读最新论文和博客
• 参与社区：加入技术社区交流
• 分享输出：写博客、做分享

❓ 常见问题解答¶

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 - 利用碎片时间学习

Q2: 没有GPU怎么办？¶

A: - 使用Google Colab免费GPU - 使用Kaggle Kernels - 使用学校/实验室资源 - 先学习理论知识，后期再实践

Q3: 数学基础薄弱怎么办？¶

A: - 边学边补，在实践中理解 - 推荐《深度学习》第2-4章 - 观看3Blue1Brown的数学视频 - 多做练习题巩固

Q4: 如何选择深度学习框架？¶

A: - PyTorch：研究首选，社区活跃，灵活易用 - TensorFlow：工业界常用，部署方便 - 建议：先学PyTorch，了解TensorFlow

Q5: 实战项目太难怎么办？¶

A: - 从简单项目开始 - 参考开源项目，理解后再自己实现 - 分阶段完成，逐步增加难度 - 遇到问题及时求助

Q6: 如何准备大厂面试？¶

A: - 系统学习面试准备目录 - 多刷LeetCode相关题目 - 准备2-3个深度项目 - 进行多次模拟面试 - 了解目标公司和岗位

Q7: 学习过程中遇到困难怎么办？¶

A: - 查阅官方文档和教程 - 在Stack Overflow搜索 - 加入技术社区提问 - 向同学、导师请教 - 不要放弃，持续努力

Q8: 如何平衡学习和求职？¶

A: - 制定合理的学习计划 - 优先学习核心知识 - 边学习边准备面试 - 项目经验很重要 - 保持积极心态

🎯 学习成果检验¶

阶段性测试¶

• 第3周：基础理论测试
• 第7周：深度学习基础测试
• 第12周：进阶技术测试
• 第15周：综合能力测试
• 第21周：项目成果展示
• 第24周：模拟面试

能力评估标准¶

• 理论掌握：能够清晰阐述核心概念
• 代码能力：能够独立实现算法
• 项目能力：能够完成完整项目
• 问题解决：能够分析和解决实际问题
• 面试表现：能够通过大厂面试

📚 推荐学习资源¶

在线课程¶

1. CS231n - Stanford（强烈推荐）
2. CS4243 - Cornell
3. Deep Learning Specialization - Coursera

书籍¶

1. 《Computer Vision: Algorithms and Applications》
2. 《Deep Learning》- Ian Goodfellow
3. 《Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python》

论文¶

1. arXiv cs.CV
2. Papers with Code
3. CVF Open Access

开源项目¶

1. Detectron2
2. MMDetection
3. YOLOv5/v8
4. Segment Anything Model

🚀 开始学习¶

现在你已经了解了完整的学习路径，让我们开始计算机视觉的学习之旅吧！

第一步：阅读01-计算机视觉基础.md

记住：学习是一个持续的过程，保持耐心和坚持，你一定能够成功！

最后更新日期：2026-02-12 适用版本：计算机视觉教程 v2026

祝学习顺利，早日实现大厂梦想！ 💪