池网科技 一、学习视觉传达设计必看的书有哪些？
1、基础的建议看下 《视觉设计配色篇》这本书主要介绍网站及移动网站/APP等互联网产品界面色彩搭配的知识与方法。内容既涉及色彩属性等基础知识，也包括了有关互联网产品界面色彩设计的系统完整的实用技巧。
2、《视觉设计风格篇》这本书以网站视觉设计为核心，阐述了网站的视觉 风格及设计方法和案例分析的专业书籍，并针对移动 互联网的迅猛发展解析了移动端产品的视觉风格及特 点
3、《品牌视觉设计》这本书立足于品牌规划与传播的重要领域——品牌视觉，阐释了颜色、形状、图像等基本视觉元素如何依照品牌概念和市场需求组合成独特的视觉风格，并通过品牌标志、产品包装、产品外观、宣传广告和终端体验空间等传播载体，实现集成和放大效应，让品牌在人们脑海中形成独特鲜明的印象。
4、《视觉设计方法》这本书阐述了平面设计在社会中的实践和理论应用，以及其思考模式。可以帮助设计师更高效的利用他们的理解和发现，
5、《APP视觉设计艺术》这本书列举了大量移动UI的设计案例，并结合理论通过分析案例对错与比较的方式，让读者能更为直观且具体地理解理论所阐释的关键所在。读者不仅可以通过案例获取更多的设计灵感，也能通过对理论知识的了解进一步武装自己的设计思维。
二、计算机视觉与机器学习（深度学习）领域有哪些必看的经典论文？
最近在读论文的时候会发现一个问题，有时候论文核心思想非常简单，核心代码可能也就十几行。但是打开作者release的源码时，却发现提出的模块嵌入到分类、检测、分割等代码框架中，导致代码比较冗余，对于特定任务框架不熟悉的我，很难找到核心代码，导致在论文和网络思想的理解上会有一定困难。因此，作为【论文复现项目】的补充，本项目的宗旨也是让世界上没有难读的论文。
资源整理自网络，源地址：https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch
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三、机器学习机器视觉电脑配置？
机器学习必须使用英伟达的显卡，可以使用CUDA显卡加速，减少训练模型的时间。显卡肯定是越多越好。我前几年用的是双路GTX1080Ti，现在显卡貌似价格还挺贵的，可以考虑下价格下来后入手RTX3080或者RTX3090，内存越大越好，32G或者64G加载大型数据集，需要占用很大内存。
处理器用英特尔酷睿i9 10900K，硬盘最好选固态1T
四、学习机器视觉看的书
学习机器视觉看的书
当谈及学习机器视觉时，选择合适的书籍是至关重要的。一本好的机器视觉书籍可以帮助读者建立坚实的基础，深入理解该领域的核心概念和应用。本篇文章将推荐几本适合初学者和专业人士的机器视觉书籍，帮助您快速入门并提升实践能力。
适合初学者的机器视觉书籍
- 《机器学习实战》
- 《Python深度学习》
- 《深度学习入门》
对于初学者来说，这些书籍涵盖了机器视觉的基础知识和常用工具。通过学习这些书籍，读者可以逐步掌握机器学习和深度学习的原理，了解常见的算法和技术应用，为进一步深造打下坚实基础。
适合专业人士的机器视觉书籍
- 《计算机视觉：算法与应用》
- 《深度学习》
- 《机器学习》
专业人士在学习机器视觉时更需要深入了解先进的算法和技术。这些书籍涵盖了计算机视觉和深度学习领域的最新进展，帮助读者掌握复杂的模型和应用场景，提升在实际项目中的解决问题的能力。
如何有效阅读机器视觉书籍
为了更好地理解和应用机器视觉书籍中的知识，以下是几点建议：
- 注重理论与实践结合：阅读时不仅要理解理论知识，还要结合实际案例进行分析和实践操作。
- 多维度学习：除了阅读书籍，还可以参加相关的课程、培训等形式，拓宽视野。
- 及时总结和实践：阅读完每一部分内容后，及时总结并进行相关实践，加深记忆。
通过以上建议，相信您在学习机器视觉的过程中能够更加高效地掌握知识，提升技能水平。
结语
在学习机器视觉的道路上，选择合适的书籍是非常重要的一步。希望本文推荐的书籍能够为您提供帮助，让您在机器视觉领域有所收获，不断进步。祝愿您在学习机器视觉的旅程中取得成功！
五、工业机器视觉学习方法？
工业机器视觉对新手来说，确实不知该如何下手，机器视觉的方向有图像识别、SLAM、AR/VR等，根据自己的方向进行深度学习。
六、机器视觉和机器学习有什么区别？
机器视觉是模拟人眼，是识别外界事务，机器学习是利用神经网络等技术，学习额外的知识。
七、学习机器视觉有前途吗？
学习机器视觉有很大的前途。随着技术的不断进步，越来越多的企业开始尝试利用机器视觉来提高工作效率和智能化程度。在工业、医疗、安防、交通等众多领域，机器视觉都被广泛应用，而且应用的需求还在不断增长。
此外，随着人工智能技术的发展，机器视觉也将越来越被广泛应用。比如人脸识别、智能驾驶、自动化生产等领域，都需要机器视觉技术的支持。因此，学习机器视觉不仅有广阔的就业前景，还具有很高的技术含量和创新价值。
八、图像处理、机器视觉、机器学习、深度学习，有什么区别呀？
图像处理：又称影像处理。是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号; 图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
机器学习有下面几种定义：
（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
（3）机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
深度学习：深度学习是机器学习的一种，是机器学习领域中一个新的研究方向，深度学习基于仿生学。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。
希望我得回答能够对你有所帮助
九、学习机器视觉需要哪些基础知识？
需要掌握以下基础知识：
1. 图像处理技术：机器视觉的核心技术之一，主要是对图像进行处理和分析。包括图像获取、图像预处理、特征提取、分类识别等。
2. 机器学习：机器视觉的重要分支，通过利用大量数据进行训练，从而实现对图像的分类、识别、定位等。包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
3. 深度学习：机器学习的一种特殊形式，通过多层神经网络实现对图像的高级抽象和表示。是目前机器视觉领域的重要研究方向。
4. 神经网络架构：深度学习的重要组成部分，用于实现图像识别、目标检测等任务。包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
5. 并行计算：机器视觉处理需要大量的数据计算，并行计算是提高处理速度和效率的重要手段。包括分布式计算、并行计算、GPU 加速等。
6. 机器视觉基础架构平台：设计视觉基础架构平台，可拓展性、编程语言，如 C++、QT 等。
7. 颜色篇机器视觉检测的基础知识：颜色是机器视觉检测中的重要基础知识，包括相机种类、颜色模型、RGB 模型等。
8. 机器视觉检测的基础知识：机器视觉检测是机器视觉应用领域的重要分支，包括视觉检测硬件构成的基本部分，如处理器、相机、镜头、光源等。
综上所述，学习机器视觉需要掌握图像处理技术、机器学习、深度学习、神经网络架构、并行计算、机器视觉基础架构平台、颜色篇机器视觉检测的基础知识、机器视觉检测的基础知识等。
十、计算机视觉常用哪些机器学习算法？
常用的聚类分类算法都有用到例如神经网络、支持向量机等时下最火的算法还是deep learning
