### 第一阶段：基础知识（1-2个月）
#### 数学基础
- **线性代数**：
- 课程：Khan Academy的线性代数课程
- 书籍：David C. Lay的《Linear Algebra and Its Applications》
- **微积分**：
- 课程：Khan Academy的微积分课程
- 书籍：James Stewart的《Calculus》
- **概率与统计**：
- 课程：Khan Academy的概率与统计课程
- 书籍：Larry Wasserman的《All of Statistics》
#### 编程基础
- **Python编程**：
- 课程：Codecademy的Python课程
- 实践：完成几道LeetCode的简单编程题
- **数据结构与算法**：
- 课程：Coursera的《Algorithms Specialization》
- 实践：在LeetCode上练习数据结构与算法题目
### 第二阶段：图像处理基础（1个月）
- **数字图像基础**：
- 课程：Coursera的《Introduction to Computer Vision》
- **图像变换与滤波**：
- 实践：使用OpenCV和Pillow实现图像变换和滤波操作
- **图像增强**：
- 实践：使用Scikit-image进行图像增强处理
### 第三阶段：计算机视觉基础（2个月）
- **特征提取与图像匹配**：
- 实践：使用SIFT、SURF、ORB等算法进行图像匹配
- **图像分割**：
- 实践：实现和使用常见的图像分割算法，如阈值分割、GrabCut等
- **目标检测与图像分类**：
- 课程：Udacity的《Computer Vision Nanodegree》
- 实践：实现Haar级联分类器、HOG + SVM、YOLO等目标检测算法
- **图像分类**：
- 实践：使用KNN、SVM以及卷积神经网络（CNN）进行图像分类任务
### 第四阶段：机器学习与深度学习（3个月）
- **机器学习基础**：
- 课程：Coursera的《Machine Learning》 by Andrew Ng
- **神经网络基础与深度学习**：
- 课程：Deep Learning Specialization（Coursera）
- 实践：用TensorFlow和PyTorch实现基础的神经网络、CNN、RNN等
- **深度学习框架**：
- 学习TensorFlow、PyTorch或Keras的基本用法
- 实践：完成几个小项目，例如手写数字识别（MNIST）
### 第五阶段：计算机视觉应用（3-4个月）
- **图像分类**：
- 实践：使用预训练模型（如VGG、ResNet等）进行图像分类任务
- **目标检测与分割**：
- 实践：深入学习Faster R-CNN、YOLO、Mask R-CNN、U-Net等算法
- **图像生成**：
- 实践：实现GAN、VAE等生成模型
- **三维视觉**：
- 学习：立体视觉、深度估计、点云处理等技术
- 实践：实现基础的三维视觉任务
- **视频分析**：
- 实践：实现动作识别、目标跟踪、多目标检测等
### 第六阶段：高级与前沿技术（2个月）
- **自监督学习与无监督学习**：
- 实践：实现SimCLR、MoCo等自监督学习算法
- **多模态学习**：
- 实践：结合图像和文本信息，实现CLIP模型
- **强化学习在视觉中的应用**：
- 学习并实践AlphaGo、视觉导航等
- **图像增强与恢复**：
- 实践：实现超分辨率、去噪、去模糊等任务
### 第七阶段：项目实战与研究（持续进行）
- **应用项目**：
- 实践：结合实际项目进行实践，如人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等
- **比赛与挑战**：
- 参加Kaggle比赛、CVPR竞赛等提升实战经验
- **论文复现**：
- 选择前沿论文进行复现，理解最新技术
### 总结
这个学习计划总共约12-14个月，每个阶段的学习时间可以根据自己的掌握情况进行调整。在学习过程中，理论与实践相结合，通过不断的实践和项目经验，最终掌握计算机视觉的核心技术。