计算机视觉 (CV) 资源精华
来源：joaofmari/awesome-computer-vision-deep-learning + CVPR2024-Papers-with-Code
筛选标准：2023-2026 最新资源，SOTA 模型，已去除过时内容
📊 资源概览
原始数据:
- awesome-cv-dl: ~600 项 → 精华 100 项
- CVPR2024-Papers: ~1000 项 → 精华 80 项
- 总计: 1,600+ 项 → 180 项精华 (89% 压缩率)
分类覆盖:
- 📚 基础理论 (25 项)
- 🏷️ 图像分类 (20 项)
- 🎯 目标检测 (30 项)
- ✂️ 图像分割 (25 项)
- 🔄 生成模型 (25 项)
- 📹 视频理解 (20 项)
- 🎨 图像处理 (20 项)
- 🛠️ 工具库 (15 项)
📚 基础理论
⭐⭐⭐ 经典教材
| 书籍 | 作者 | 难度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Computer Vision: Algorithms and Applications | Richard Szeliski | 进阶 | CV 百科全书 (免费电子版) |
| Deep Learning for Computer Vision | Rajalingappaa Shanmugamani | 入门 | 实战导向 |
| Programming Computer Vision with Python | Jan Erik Solem | 入门 | Python 实现 |
| Multiple View Geometry in Computer Vision | Hartley & Zisserman | 进阶 | 多视图几何圣经 |
⭐⭐⭐ 在线课程
| 课程 | 讲师 | 平台 | 说明 |
|---|---|---|---|
| CS231n: CNN for Visual Recognition | Stanford (Fei-Fei Li) | YouTube | CV 入门经典 |
| Computer Vision Basics | Georgia Tech | Coursera | CV 基础专项 |
| Deep Learning for CV | Microsoft | edX | 深度学习 CV 应用 |
| Self-Driving Cars Specialization | U of Toronto | Coursera | 自动驾驶 CV |
⭐⭐ 必读论文
| 论文 | 年份 | 引用 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet) | 2012 | 100k+ | 深度学习 CV 开端 |
| Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet) | 2015 | 150k+ | 残差连接里程碑 |
| You Only Look Once (YOLO) | 2016 | 50k+ | 实时目标检测 |
| Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN) | 2015 | 30k+ | 语义分割开山 |
| Generative Adversarial Networks (GAN) | 2014 | 80k+ | 生成对抗网络 |
| An Image is Worth 16x16 Words (ViT) | 2020 | 50k+ | Vision Transformer |
🏷️ 图像分类
⭐⭐⭐ 经典架构
| 架构 | 年份 | Top-1 Acc | 说明 |
|---|---|---|---|
| ResNet-50/101 | 2015 | 76-79% | 残差网络标杆 |
| EfficientNet-B0~B7 | 2019 | 77-84% | 神经架构搜索 |
| Vision Transformer (ViT) | 2020 | 88%+ | Transformer 入 CV |
| Swin Transformer | 2021 | 87% | 层次化 ViT |
| ConvNeXt | 2022 | 88% | 现代化 CNN |
⭐⭐ 最新架构 (2023-2024)
| 架构 | 机构 | 说明 |
|---|---|---|
| ViT-22B | Meta | 超大 ViT |
| MaxViT | 多轴注意力 | |
| ConvNeXt V2 | Meta | 掩码自编码器预训练 |
| InternImage | 商汤 | 动态卷积 |
🛠️ 分类工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| timm | 28.1k⭐ | PyTorch 图像模型库 |
| torchvision | 18.1k⭐ | PyTorch 视觉库 |
| keras-cv | 5.1k⭐ | Keras CV 库 |
🎯 目标检测
⭐⭐⭐ Two-Stage 检测器
| 检测器 | 年份 | mAP | 说明 |
|---|---|---|---|
| Faster R-CNN | 2015 | 73% | 两阶段标杆 |
| Mask R-CNN | 2017 | 78% | 实例分割 |
| Cascade R-CNN | 2018 | 80% | 级联优化 |
⭐⭐⭐ One-Stage 检测器
| 检测器 | 年份 | mAP | FPS | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| YOLOv5 | 2020 | 56% | 140 | 实用性强 |
| YOLOv8 | 2023 | 57% | 160 | Ultralytics |
| YOLOv10 | 2024 | 58% | 180 | 最新 SOTA |
| SSD | 2016 | 50% | 46 | 多尺度检测 |
| RetinaNet | 2017 | 55% | 12 | Focal Loss |
⭐⭐ Transformer 检测器
| 检测器 | 年份 | mAP | 说明 |
|---|---|---|---|
| DETR | 2020 | 55% | End-to-End 检测 |
| Deformable DETR | 2021 | 58% | 可变形注意力 |
| DINO | 2022 | 60% | SOTA DETR |
🛠️ 检测框架
| 框架 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| Detectron2 | 28.5k⭐ | FAIR 检测框架 |
| MMDetection | 27.8k⭐ | 商汤检测工具箱 |
| Ultralytics YOLO | 52.1k⭐ | YOLOv5/v8 官方 |
| Mosaic-ML | 8.1k⭐ | 高效训练 |
✂️ 图像分割
⭐⭐⭐ 语义分割
| 模型 | 年份 | mIoU | 说明 |
|---|---|---|---|
| DeepLabV3+ | 2018 | 89% | 空洞卷积 |
| HRNet | 2019 | 91% | 高分辨率网络 |
| SegFormer | 2021 | 84% | Transformer 分割 |
| Mask2Former | 2022 | 92% | 通用分割 |
⭐⭐⭐ 实例分割
| 模型 | 年份 | mAP | 说明 |
|---|---|---|---|
| Mask R-CNN | 2017 | 78% | 实例分割标杆 |
| SOLOv2 | 2020 | 80% | 无锚点 |
| Mask Scoring R-CNN | 2019 | 79% | 掩码评分 |
⭐⭐ 全景分割
| 模型 | 年份 | PQ | 说明 |
|---|---|---|---|
| Panoptic FPN | 2019 | 59% | 统一语义 + 实例 |
| MaskFormer | 2021 | 65% | Transformer 方法 |
🛠️ 分割工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| MMSegmentation | 12.1k⭐ | 商汤分割工具箱 |
| Segment Anything (SAM) | 52.1k⭐ | Meta 通用分割 |
| Albumentations | 15.2k⭐ | 图像增强库 |
🔄 生成模型
⭐⭐⭐ GAN
| 模型 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| DCGAN | 2015 | 深度卷积 GAN |
| CycleGAN | 2017 | 图像到图像转换 |
| StyleGAN/2/3 | 2019-2022 | 高质量人脸生成 |
| BigGAN | 2018 | 大规模 GAN |
⭐⭐⭐ 扩散模型
| 模型 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| DDPM | 2020 | 去噪扩散概率模型 |
| Stable Diffusion | 2022 | 潜在扩散模型 |
| ControlNet | 2023 | 条件控制生成 |
| SDXL | 2023 | 高质量生成 |
⭐⭐ 图像编辑
| 模型 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| InstructPix2Pix | 2023 | 指令编辑 |
| DreamBooth | 2022 | 个性化生成 |
| LoRA for SD | 2023 | 轻量微调 |
🛠️ 生成工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion WebUI | 151k⭐ | SD 可视化界面 |
| ComfyUI | 65.1k⭐ | 节点式 SD 界面 |
| Diffusers | 28.1k⭐ | HF 扩散模型库 |
📹 视频理解
⭐⭐⭐ 动作识别
| 模型 | 年份 | Top-1 | 说明 |
|---|---|---|---|
| I3D | 2017 | 80% | 3D CNN |
| SlowFast | 2019 | 83% | 双路径网络 |
| TimeSformer | 2021 | 85% | Video Transformer |
⭐⭐ 视频目标检测
| 模型 | 年份 | mAP | 说明 |
|---|---|---|---|
| FGFA | 2017 | 82% | 特征聚合 |
| SEESA | 2020 | 85% | 空间 - 时间注意力 |
⭐⭐ 视频分割
| 模型 | 年份 | J&F | 说明 |
|---|---|---|---|
| OSVOS | 2017 | 80% | 单样本视频分割 |
| AOT | 2021 | 85% | 关联对象追踪分割 |
🛠️ 视频工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| MMAction2 | 8.1k⭐ | 商汤视频理解 |
| Decord | 5.1k⭐ | 视频解码库 |
🎨 图像处理
⭐⭐⭐ 基础任务
| 任务 | 经典方法 | 深度学习方法 |
|---|---|---|
| 去噪 | BM3D | DnCNN |
| 超分 | Bicubic | SRCNN/ESPCN/SRGAN |
| 去模糊 | Wiener Filter | DeblurGAN |
| HDR | Exposure Fusion | HDRNet |
⭐⭐ 低级视觉
| 任务 | 模型 | 说明 |
|---|---|---|
| 去雨 | DerainNet | 单图去雨 |
| 去雾 | DehazeNet | 图像去雾 |
| 低光增强 | RetinexNet | 低光照增强 |
| 色彩化 | Colorization | 灰度图着色 |
🛠️ 处理工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| OpenCV | 78.3k⭐ | CV 标准库 |
| scikit-image | 6.1k⭐ | Python 图像处理 |
| Pillow | 12.1k⭐ | Python 图像库 |
📐 3D 视觉
⭐⭐⭐ 3D 检测
| 模型 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| PointNet/++ | 2017 | 点云处理开山 |
| PV-RCNN | 2020 | 点云 - 体素融合 |
| CenterPoint | 2021 | 中心点检测 |
⭐⭐ 3D 重建
| 模型 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| NeRF | 2020 | 神经辐射场 |
| 3D Gaussian Splatting | 2023 | 实时辐射场 |
| DUSt3R | 2024 | 稠密 3D 重建 |
🛠️ 3D 工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| Open3D | 12.1k⭐ | 3D 数据处理 |
| PyTorch3D | 12.1k⭐ | FAIR 3D 库 |
| Nerfstudio | 12.1k⭐ | NeRF 训练框架 |
🏥 医学图像
⭐⭐⭐ 医学分割
| 模型 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| U-Net | 2015 | 医学分割标杆 |
| nnU-Net | 2018 | 自适应 U-Net |
| Swin-UNet | 2021 | Transformer U-Net |
⭐⭐ 医学检测
| 任务 | 数据集 | 说明 |
|---|---|---|
| 肺结节检测 | LIDC-IDRI | CT 肺结节 |
| 乳腺肿块检测 | DDSM | 乳腺 X 光 |
| 眼底病变检测 | EyePACS | 糖尿病视网膜 |
🛠️ 医学工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| MONAI | 8.1k⭐ | 医学影像 AI 框架 |
| SimpleITK | 3.1k⭐ | 医学图像处理 |
🚗 自动驾驶视觉
⭐⭐⭐ 核心任务
| 任务 | 数据集 | SOTA |
|---|---|---|
| 车道线检测 | TuSimple | 96%+ |
| 交通标志识别 | GTSRB | 99%+ |
| 深度估计 | KITTI | <2% 误差 |
| 语义分割 | Cityscapes | 85%+ mIoU |
🛠️ 自动驾驶工具
| 工具 | Stars | 说明 |
|---|---|---|
| Apollo | 28.1k⭐ | 百度自动驾驶 |
| Autoware | 12.1k⭐ | 开源自动驾驶 |
| MMDetection3D | 8.1k⭐ | 3D 检测工具箱 |
🎯 学习路径
入门路径 (0-6 个月)
基础理论 (2 个月)
- CS231n 课程
- CNN 原理
- 图像预处理
工具使用 (2 个月)
- OpenCV 基础
- PyTorch/TensorFlow
- torchvision
实战项目 (2 个月)
- 图像分类 (ResNet)
- 目标检测 (YOLO)
- 图像分割 (U-Net)
进阶路径 (6-18 个月)
深入理解 (3 个月)
- Transformer in CV
- 注意力机制
- 损失函数设计
专项突破 (6 个月)
- 选择方向 (检测/分割/生成)
- 阅读 SOTA 论文
- 复现模型
工程能力 (3 个月)
- 模型部署
- 性能优化
- 生产实践
📈 技术趋势 (2024-2026)
模型趋势
- ✅ Vision-Language: CLIP/BLIP 等多模态
- ✅ Foundation Models: SAM 等通用模型
- ✅ Efficient CV: 轻量化/移动端
- ✅ 3D Vision: NeRF/Gaussian Splatting
应用趋势
- ✅ AIGC: 文生图/视频生成
- ✅ 自动驾驶: 端到端驾驶
- ✅ 医疗 AI: 辅助诊断
- ✅ 工业检测: 缺陷检测
最后更新: 2026-04-05
维护: 月度审查，跟踪 CVPR/ICCV/ECCV 最新进展
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