机器视觉入门：推荐框架与学习路线
作为机器视觉学习的新手，在众多框架中挑选一个合适的工具至关重要。根据需求的不同，以下推荐适合入门者的选择：
解决具体业务问题：
对于仅需解决业务问题的情况，建议先建立起数学模型，确定任务类型。随后，使用现成代码库中的解决方案，如 PaddleSeg 进行图像分割和后处理。
从基础入门：
若打算从头学习，除了框架语法外，更重要的是掌握基础知识，包括：
理论知识：模式识别、图像处理等学科代码实操：从改写开源项目入手，夯实工程基础编程语言：Python 或 C++
推荐框架：
动态图框架：对新手更友好，推荐 PyTorch 或 PaddlePaddle
PyTorch：学术界流行，思路直接PaddlePaddle：中文资料丰富，学习方便
学习步骤：
掌握数学知识（微积分、线性代数等）熟悉编程语言选择一个推荐框架循序渐进地学习框架语法实践代码并从开源项目中学习
以上就是机器视觉入门：如何选择合适的框架和制定学习路线？的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
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