您的位置:首页 > 理论基础

图像识别实习总结

2016-09-04 12:28 155 查看
将近三个月的实习结束,马上要重新回到学校完成毕业论文。由于做的是研发的东西,离职时签了保密协议。

实习期间做了什么,怎么做,都不能说。但是可以说一些实习期间的收获。

(1)新的知识

图像识别,其实不仅仅限于图像处理与分析,要知道计算机视觉是个很广义的学科。做图像识别,其实就是在做视觉。做视觉的,也需要在图像的基础上进行处理。

在学校的时候,学的主要是图像处理方面,由于学的还算扎实,所以实习工作时觉得还算顺利。但知识面有些偏理论,缺少对一些实际应用的了解。

在公司实习期间,做了一个很实际的应用方向。同时,在机器学习、深度学习以及相机标定方面有了一定程序上的学习认识,并有了实际经验。这远比我在学校,只精通图像处理知识好得多。

另外,对于linux系统下的编程,有了一定实际使用经验。对于算法的跨平台以及将算法写入实际设备有了经验。其实,在某些方面,特别时深度学习上,linux系统使用起来要比windows方便大多。

(2)业务知识

其实我本身比较注重技术,但是实习期间多多少少熟悉了一些业务上的知识。比如开发流程、验证平台、代码仓库、问题管理等等。其实我觉得这些东西和技术不一样,技术也许需要时间积累,但技术不能靠时间养成,技术是拼搏、创新。而业务,需要时间养成,需要在一定规范的环境下,做事情。简单的说,科学家是技术,管理者是业务。当然,业务和技术都很重要,我呢,只是个人比较喜好技术。

(3)同事关系

这点,离职面谈时,我们技术总监对我说:“我的脾气很不好,但是对你很好,因为你有能力,任务都完成的很好。我只对那些做不好工作的人发脾气。”这样的话,部长、组长同样对我说过。所以,做研发的,其实不需要刻意讨好上司,只要做好自己的工作,给予上司尊重与礼貌就行了,大多数领导都是爱惜人才的。假如,你遇到一个很不好的上司,在心理暗自骂他,总比当面顶撞他的好。至于同事之间,你不能期望所有人都喜欢人,所以做好自己的工作,合得来的同事就多交往,合不来的同事就正常说话,但不要刻意去讨好别人。工作好好做,技术多多学,成为同事之间的大牛。

最后,还是总结一下,实习期间我所需要的知识。

图像处理与分析(一定要扎实,推荐冈萨雷斯的绿皮书)

模式识别(其实我没有系统学过,只是用到什么了解什么,总觉得它的知识和图像处理里的有些知识十分交叉)

编程知识(C\C++、OpenCv、Matlab、Python,很基础的东西,代码都不会写,做什么计算机)

数学知识(一定程序,又不是数学系)

机器学习(其实主要是用深度学习配合模式识别,所以了解一些主流的深度学习平台的搭建和使用,自然也要了解如CNN之类的知识)

外文阅读(要有一定的英语阅读能力,因为经常要读英文文献,参考外文网站上的知识)

代码仓库(其实就是一种用来管理代码的工具,把它单独作为一类,是因为我觉得它确实十分有用)

计算机基础知识(千万不要做一个只懂得软件,知识特别局面的人。最好会装系统、懂得怎么访问共享、设置IP地址等等,至少知道怎么连接显示器、鼠标、键盘,因为真的有学计算的人连怎么把主机、显示器、鼠标键盘、电源组装起来都不会)

计算机视觉有关知识(视觉的知识太多,所以用到哪,查资料学习即可)

以上仅为个人理解,难免才疏学浅。欢迎讨论。
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息