AR增强现实及视觉检测技术学习
学习内容
AR增强现实开发学习路线
学习路线推荐Hololens操作-->c#语言-->unity开发-->混合现实开发
所有涉及c#及unity的相关知识建议浅尝辄止，后续有需要再查找资料
了解Hololens智能眼镜
Hololens2是微软设计开发的一款全息计算机，且运行的是Windows系统。具体信息可在微软官网查看：Microsoft HoloLens，主要了解使用Hololens和部署Hololens两部分。
学习C#编程语言
C#语言入门主要有两种方式：
- 文档资料学习
有编程基础情况下推荐此学习方式，编程语言基本内容相同，只有具体语法结构及语法特性会有变化，通过直接查阅资料文档可以快速上手。对于项目来说只需要简单了解，项目中遇到问题再详细查找资料。
学习文档可参考：c#菜鸟教程
有较好编程基础可参考：微软官方c#指南 - 网课
通过网课了解语言的语法，常用IDE，语言特性等内容，同样只需要简单了解，项目中遇到问题再详细查找资料。
可参考：C#零基础入门教程 Visual Studio 2022
学习unity开发
unity开发学习推荐以视频学习为主，简单了解unity开发工具的使用及其基本开发逻辑和c#脚本编写方法，学习视频可参考unity2022入门教程，了解其基本用法后在实际开发中有所需要直接查看unity官方文档（根据自己版本进行选择）。
如果基础较好也可以实际参考官方教程进行学习unity官方教程,学习速度更快。
MRTK3混合现实开发
基于MRTK3的unity混合显示开发是AR开发的重中之重，一定要了解吃透，避免项目开发中出现大问题。学习过程如下：
- 部署MRTK3工具包
- 完成微软官方Hololens开发教程
只需完成至第三节——三位对象交互入门指南，即可。
视觉检测技术学习路线
学习路线推荐深度学习基础原理-->python语言-->深度学习环境部署与练手-->读论文
了解深度学习原理
- 深度神经网络
了解深度神经网络的原理，误差反向传递的方法等基本深度学习知识。学习视频可参考吴恩达深度学习教程（了解完基本原理，大致第一节结束即可） - 卷积神经网络
卷积神经网络是各类cv深度学习模型的基础，学习后对后续深度学习模型的应用和理解非常有用。学习视频可参考吴恩达CNN教程
python语言学习
python语言语法简单，功能强，第三方库多，如果有编程基础建议直接使用文本类资料进行。
可参考书籍《Python编程——从入门到实践》或网站python菜鸟教程，可以快速上手。
也可随视频教程进行黑马python教程。
与c#学习相同，仅需了解基本语法和特性，其他知识需要时再进行学习。
深度学习环境部署及练手
环境部署
深度学习涉及环境有：
- Anaconda python虚拟环境管理器
- cuda、cudnn 英伟达N卡深度学习支持
- pytorch python深度学习框架
- git 版本控制器，主要用于拉取已有程序代码
自行上网搜索教程，cuda和cudnn安装可能较为麻烦，一定要认真看。
Anaconda和git安装完成后一定要熟悉命令行控制，可以减少后期精力花费
项目练习
可参考李沐的视频进行学习，也可参考b站教学视频（视频可能较老，遇到问题再上网查）。
如果上一步深度学习原理了解比较全面，学习框架后此步应该不存在较大问题，如果有余力可以自己找一些简单的网络结构自行实现，并利用网络数据集进行训练尝试。
了解深度学习图像处理论文
可以按照一下顺序阅读，可以仅作了解，了解目标检测算法的发展过程，不必深入探究
- AlexNet，深度学习奠基作之一，如果有关注大模型相关信息应该会对第二作者有印象
- R-CNN
- Fast R-CNN
- Faster R-CNN
- SSD
更多相关网络可参考这篇文章12篇论文看尽深度学习目标检测史
论文精度可直接去B站搜索，有很多精读视频
YOLO算法精读与模型实践
算法精读
YOLO作为目前目标检测的SOTA方法，发展迭代数量非常多，但其最基本思想都是一致的，所以建议深入学习YOLOv1论文，后面的论文主要了解其改进的方法和思想，最后精读最新的YOLO论文。
模型实践
YOLO模型再python上的实现有一个较为完整的第三方库ultralytics，可直接使用pip命令进行安装，官方网站如下：ultralytics官网
所有相关资料均可在官网查询，没有基础的话建议先阅读quick start
部分，熟悉基本使用方法后即可自行标注数据集尝试进行微调，并检查微调结果。
现在，开始享受自己训练的模型吧！！！