机器视觉学习入门：选择框架，到底该从哪着手？

机器视觉学习入门，选择框架有讲究

针对新手想要入门机器视觉学习，在选择框架方面有一些建议：

1. 任务型速成

如果只是业务需要，建议建立任务的数学模型，明确任务类型。之后可在开源代码库中寻找对应解决方案。例如，对于定时拍照分析变化的需求，可将其分解为分割+后处理或检测+后处理任务。使用PaddleSeg等集成长尾算法的仓库，即可实现相应想法。

2. 基础性入门

如欲从基础开始学习，则应解耦理论知识学习和代码实操训练。

• 理论知识：理解机器学习（模式识别、图像处理等）相关知识。
• 代码实践：从开源项目（修改现有代码）入手，夯实工程基础。

在此基础上，选择基于动态图的框架更易上手，推荐PyTorch或PaddlePaddle。

知识拓展提示：

理论基础：微积分、线性代数等数学知识
编程语言：Python、C++等机器学习常用语言
流行框架：PyTorch、PaddlePaddle

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