机器视觉入门：如何选择合适的框架和制定学习路线？
机器视觉入门：推荐框架与学习路线
作为机器视觉学习的新手，在众多框架中挑选一个合适的工具至关重要。根据需求的不同，以下推荐适合入门者的选择：
解决具体业务问题：
对于仅需解决业务问题的情况，建议先建立起数学模型，确定任务类型。随后，使用现成代码库中的解决方案，如 PaddleSeg 进行图像分割和后处理。
从基础入门：
若打算从头学习，除了框架语法外，更重要的是掌握基础知识，包括：
推荐框架：
-
动态图框架：对新手更友好，推荐 PyTorch 或 PaddlePaddle
- PyTorch：学术界流行，思路直接
- PaddlePaddle：中文资料丰富，学习方便
学习步骤：
- 掌握数学知识（微积分、线性代数等）
- 熟悉编程语言
- 选择一个推荐框架
- 循序渐进地学习框架语法
- 实践代码并从开源项目中学习
以上就是机器视觉入门：如何选择合适的框架和制定学习路线？的详细内容，更多请关注其它相关文章！