计算机视觉基础模型深度解析13类算法、85个变种完全指南做计算机视觉的兄弟应该知道标注数据是真tm贵。为了不花这个钱各路神仙开始用无标注数据、网上爬的图文数据、甚至多模态数据来训练模型。用对比学习、掩码重建这些方法整一个基础模型出来然后再用到检测、分割这些下游任务上。这波大模型的风也吹到了CV界各种新模型跟下饺子似的。现在视觉基础模型已经相当可观了对我们做CV的人来说这些模型的 研究价值不用多说。我搞到了一篇综述今天就和大伙分享分享。这篇paper把CV基础模型分成了13大类加起来85个变体从LeNet、ResNet这些老经典到SAM、GPT4这些新网红一个没落。我还顺带整理了120篇2021-2023年的CV顶会论文大部分都开源了代码。话又说回来虽然现在的方法效果都不错但CV基础模型的进步空间还大得很。大伙可以顺着这条线找找创新点。论文list太长我就分成两部分综述12篇论文108篇按年份排的。包含大模型学习路线图、核心知识点笔记、CV面试题合集...只针对真正想学的同学扫码备注领资料即可大家好我是资深AI讲师与学习规划师。专注计算机视觉教学与算法研发过去三年我帮超过2500名有Python 基础的入门者从像素是什么到独立跑通CV项目。今天这篇长文完全按零基础实战体系撰写从图像本质到经典算法、再到OpenCV工具链和完整项目一条龙给你讲透可直接复现的CV专业指南。适合人群大学生、转行者、开发者只要会Python基础就能跟上。读完你就能掌握图像处理4大经典算法并拥有一个可直接写进简历的实战项目为方便大家学习 这里给大家整理了一份系统学习资料包 需要的同学 根据下图指示自取就可以