CV算法工程师成长之路教程

CV算法工程师成长之路教程

cv_note记录cv算法工程师的成长之路，分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记。https://harleyszhang.github.io/cv_note/项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cv_note

项目介绍

cv_note 是一个记录计算机视觉算法工程师成长之路的开源项目，由 HarleysZhang 维护。该项目不仅包含了计算机视觉算法工程师实习内推表、校招可投递公司汇总以及个人面经的汇总，还逐步转变为个人技术栈笔记的记录，涵盖了从计算机基础到模型部署的各个方面。

项目地址：https://github.com/HarleysZhang/cv_note

项目快速启动

克隆项目

首先，你需要克隆项目到本地：

git clone https://github.com/HarleysZhang/cv_note.git
cd cv_note

安装依赖

项目依赖项较少，主要是一些基本的开发工具和库。你可以使用以下命令安装必要的依赖：

# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

阅读文档

项目文档主要以Markdown格式存储，你可以使用任何Markdown阅读器来阅读这些文档。推荐使用VSCode或Typora。

# 使用VSCode打开项目
code .

应用案例和最佳实践

案例一：图像识别

项目中包含了一个简单的图像识别案例，使用了预训练的模型进行图像分类。你可以参考5-computer_vision目录下的相关文档和代码。

案例二：模型压缩

在6-model_compression目录下，项目提供了一些模型压缩的最佳实践，包括量化和剪枝技术。

最佳实践

• 代码规范：遵循PEP8规范编写Python代码。
• 文档注释：确保所有关键代码都有详细的注释和文档。
• 版本控制：使用Git进行版本控制，定期提交代码并编写有意义的提交信息。

典型生态项目

TensorFlow

TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，项目中的一些案例和教程使用了TensorFlow进行模型训练和部署。

PyTorch

PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，项目中也提供了一些使用PyTorch的示例和教程。

OpenCV

OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，项目中的一些图像处理和计算机视觉任务使用了OpenCV。

通过这些生态项目的结合使用，可以更好地理解和应用计算机视觉技术。

cv_note记录cv算法工程师的成长之路，分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记。https://harleyszhang.github.io/cv_note/项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cv_note