Una buena guía y un grupo de pares es de suma importancia para abordar los problemas en cualquier campo de investigación. Obtenga algo de exposición a través de una pasantía de investigación a corto plazo en una universidad / laboratorio con un buen grupo de CV. Aprender de los tipos adecuados fortalece sus fundamentos, le muestra dónde puede anticipar errores y le brinda el enfoque correcto para solucionarlos.
Manténgase a la moda: siga implacables conferencias de visión artificial de primer nivel: CVPR, ICCV y ECCV. Simplemente leer la publicación no es suficiente. Para comprender el trabajo en contexto, debe asistir a la conferencia o leer los videos de la conferencia que están disponibles en línea: videos de YouTube y conferencias de ECCV 2014.
Golpear hasta morir: Discuta los documentos enérgicamente con sus compañeros y encuentre aspectos que puedan mejorarse. Estos se pueden encontrar para un papel un poco más antiguo a través de documentos que lo citan. Hable con su guía para obtener información de alto nivel.
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Haga que las cosas funcionen: obtenga el código del artículo. Los autores generalmente hacen que el código esté disponible o generalmente están dispuestos a compartir fragmentos que son cruciales para el trabajo. Simplemente comprender sus implementaciones ayuda mucho a aclarar varios aspectos esenciales del sistema. Si tiene que implementar el código usted mismo, no se preocupe. Hay muchos foros: OpenCV Q&A Forum, Stack Overflow y MATLAB Central donde puede resolver los detalles de implementación. Por supuesto, es genial si puedes encontrar un buen equipo con suficiente experiencia para trabajar.
Mantente en contacto con la teoría (Coursera) y estarás listo para rodar.
