计算机视觉缺陷检测方向如何学习？

计算机视觉缺陷检测方向如何学习？
近几年的代码好少啊，复现难度好大。

https://github.com/Eatzhy/surface-defect-detection
加加该博主的群

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7523397
• 这篇博客也不错, 你可以看下为什么引入验证集来评估机器学习模型？只用训练集和测试集可以吗？
• 除此之外, 这篇博客: 【图像处理】初识计算机视觉中的 为什么我们要学习计算机视觉？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • 图像信息无处不在
  • 快速发展的应用领域
    • 3D重建
    • 目标检测与识别-OCR，人脸、指纹、虹膜
    • 无人驾驶汽车
    • 机器人
    • 智慧医疗
    • 体感交互、AR、VR
    • …
• 您还可以看一下 刘建萍老师的人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归课程中的 讲解机器学中会涉及到的有关数学方面的知识储备有哪些小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  问题解答：

  在计算机视觉中学习缺陷检测方向，可以采取以下方法和利用以下资源：

  1. 学习基础理论和概念：
  2. 了解计算机视觉的基本原理和算法，包括图像处理，特征提取和分类等。可以参考教材或在线课程，如斯坦福大学的CS231n（在线课程）。

  3. 学习遥感图像的特征提取和解译方法，包括色和形的信息分析。

  4. 阅读相关论文和研究：

  5. 查找最新的关于计算机视觉缺陷检测的研究论文，了解当前的研究进展和方法。

  6. 阅读早期的经典论文，如基于传统机器学习方法的缺陷检测算法研究。

  7. 实践项目和复现代码：

  8. 参与实践项目，例如通过Kaggle等平台参加相关竞赛，实践实际的缺陷检测任务。这将帮助你了解具体问题和挑战，并提升实际操作能力。

  9. 进行代码的复现和实验，尝试复现已有的缺陷检测方法或模型，并进行实验和对比分析。可以参考GitHub上的相关代码库，如OpenCV和TensorFlow等。

  10. 参与相关讨论和交流：

  11. 加入计算机视觉领域的在线社区和论坛，与其他相关领域的专业人士交流和讨论。
  12. 关注相关的学术会议和研讨会，如CVPR、ICCV、ECCV等，参与讨论和分享经验。

  需要注意的是，计算机视觉领域的技术和方法在快速发展，近年来的相关代码可能较少，复现难度较高。因此，需要结合学习理论和实践项目，不断探索和尝试新的方法和技术。

  如果你希望了解更具体的学习资源和代码示例，请提供更详细的问题描述，我将尽力提供帮助。