请问大佬计算机视觉和机器学习哪个方向比较好？
本人网络工程专业毕业，现在研究生即将录取，报考的计算机科学与技术专业，（计算机网络与信息安全）方向。但现在导师不做这个方向，我需要改变一下。他带的方向有（计算机视觉与模式识别），（机器学习与智能计算），这两个方向哪个前景比较好一点。还有哪个更容易毕业！因为我技术一般，不想被科研卡住。谢谢大神指教 看你看中哪个赛道了，以自驾举例，还是CV为主~卷感知还要看BEV！首个详细入门BEV感知的学习路线（纯视觉+多传感器融合）业内普遍认为，2020-2030年将是自动驾驶发展的“黄金十年”，这段时间也是我国实现对其它国家超越的好时机。据麦肯锡预测，中国未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场，预计至2030年，中国自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过3.58万亿元。在众多的自动驾驶方案中，基于BEV感知的算法以其模态融合简易、优化方式简单，无疑成为当前自动驾驶技术风向标之一，在未来几年甚至更长一段时间内影响工业界和学术界。
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BEV感知相当于给自动驾驶开启了“上帝视角”，能够让车辆无遮挡的“看清”道路上的实况信息，在BEV视角下统一完成感知和预测任务。当下不少的研究机构和各大车企都在推动BEV方案的落地，基于来自传感器输入层、基本任务和产品场景的不同组合，可以给出相应的BEV算法，例如，BEVFormer属于纯摄像机路线的算法，从多个摄像机获取图像信息来执行多种任务，包括3D目标检测和BEV地图分割等。BEVFusion设计了一个BEV空间的多模态融合策略，同时使用摄像机和LiDAR作为输入完成3D检测和跟踪任务。在BEV感知算法出现之后，整个自动驾驶感知模块趋向形成统一，简洁，高效的端到端结构。此外，不仅仅是感知模块，甚至基于BEV进行的规划决策也是学术界研究的方向。
许多同学在刚学习BEV感知算法的时候往往不知道如何下手，大多数人不清楚网络设计、空间转换、后处理解析也是一头雾水、如何选择损失函数与模型方案也难倒了一大批人！
课程大纲
在深入调研大家的需求后，我们选择了行业几乎所有主流BEV算法（纯视觉+多传感器融合方案），从0到1为大家详细展开网络结构设计、算法优化、实战等方方面面，内容非常详细！最适合刚入门的小白以及需要在业务上优化算法的同学，大纲如下:
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主讲老师
柒柒，自动驾驶之心前沿技术研究团队成员，上海交通大学在读博士，深耕自动驾驶算法领域多年。在CVPR，ECCV，ACM MM，TCSVT，TITS等计算机视觉、智能交通领域发表多篇论文，在自动驾驶算法设计、模型优化部署方面有着丰富的落地经验。
本课程适合人群
[*]计算机视觉与自动驾驶感知相关研究方向的本科/硕士/博士；
[*]自动驾驶2D/3D感知相关算法工程人员；
[*]想要转入自动驾驶与BEV感知算法的小伙伴；
学后你将收获
[*]对BEV感知的所有主流方案有着深入理解，在模型设计和优化上有较大提升；
[*]学习到自动驾驶算法设计思想，从根本上学会如何设计一个有效的BEV检测框架；
[*]能够精通自动驾驶通用算法，理论实践并重，无论是学术界抑或工业界都能直接复用；
[*]学完本课程能够达到1年左右的自动驾驶工程师水平；
[*]能够结识许多行业从业人员与学习合作伙伴！
加入学习
卷感知还要看BEV！首个详细入门BEV感知的学习路线（纯视觉+多传感器融合） 计算机视觉和机器学习是人工智能领域中非常重要的方向，两个方向都有非常好的前景和发展潜力。
计算机视觉是指利用计算机和相应算法来模拟人类视觉系统，实现从图像或视频中自动提取特征、识别物体、检测事件等任务。计算机视觉在现代社会中应用广泛，例如安全监控、智能交通、医学影像分析等。在计算机视觉方向，需要具备良好的数学功底、图像处理技术和机器学习基础等知识。
机器学习是指利用数据和算法构建模型，通过训练使得计算机能够对未知数据进行预测或分类等任务。机器学习在众多领域中应用广泛，例如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。在机器学习方向，需要具备良好的数学和统计学知识、编程能力、数据处理和分析能力等技能。
总的来说，计算机视觉和机器学习都是非常重要的领域，而选择哪个方向要看个人的兴趣和擅长的领域。如果你对图像处理和计算机视觉技术更感兴趣，那么可以选择计算机视觉方向；如果你对数据处理和模型构建更感兴趣，那么可以选择机器学习方向。无论哪个方向，都需要对人工智能领域有深入的了解和学习。 你的情况适合选机器学习。我个人推荐增强学习方向，可以与深度学习结合做。
机器学习分为监督学习，无监督学习和增强学习三个大类，深度学习是监督学习中的一种。
有了深度学习后，其他的监督学习算法研究热度大降，不容易出paper。
无监督学习一直属于冷门。
而增强学习一直是大热，因为在工业界有很多应用。举个例子，网站的推送算法，就需要用到增强学习来根据你最近的行为改变推送策略。
深度学习结合增强学习就是大热中的大热，感兴趣的人多，容易发paper。
计算机视觉的问题是，在Mars模型已经被发现存在不足后，它还等着某位大牛提出新的模型，类似于NLP中的Bert模型那种。这不是一个普通研究者能做到的，而没有大牛的奠基，普通研究者也很难出成果。 计算机视觉和机器学习都是热门的就业方向，它们都是人工智能（AI）领域中重要的分支。虽然这两个领域有些相似之处，但也有一些显著的区别。下面是两者的比较：
发展历史： 计算机视觉是从计算机图形学和模式识别技术发展而来，它在图像和视频分析、处理和识别方面非常有用。而机器学习是从人工智能、统计学和计算机科学的交叉领域发展而来，它是用于建立算法和模型来自动执行某些任务的技术。
就业要求： 计算机视觉工程师需要具备图像处理、计算机视觉、机器学习等方面的知识，熟悉各种图像处理算法、视觉处理技术和计算机视觉库，熟悉编程语言如Python、C++等，并具有数学、物理、计算机科学等方面的基础知识。机器学习工程师需要具备数据科学、计算机科学和统计学等方面的知识，熟练掌握常见的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，并具有编程、数学和数据可视化方面的技能。
岗位薪资： 计算机视觉工程师和机器学习工程师都是高薪就业岗位。具体的薪资水平会受到很多因素的影响，如工作地点、公司规模、岗位级别等等。以美国为例，根据Indeed网站的数据，计算机视觉工程师的平均薪资为122,231美元/年，而机器学习工程师的平均薪资为140,000美元/年。
工作内容： 计算机视觉工程师主要从事图像和视频分析、处理和识别方面的工作，如人脸识别、物体检测、图像增强等。机器学习工程师则更多地从事算法和模型的开发、数据预处理、数据分析等方面的工作，比如文本分类、推荐系统、自然语言处理等。
发展前景： 由于人工智能在各行各业中的应用越来越广泛，计算机视觉和机器学习的需求也越来越高。根据LinkedIn的数据，这两个领域的就业需求在过去几年中呈持继续增长趋势。未来几年，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展和应用，这两个领域的发展前景仍然非常乐观。
下面是一些实际例子，以便更好地比较这两个领域：
[*]计算机视觉：人脸识别技术 人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要应用。它涉及到图像处理、机器学习和人工智能等方面的知识。人脸识别技术可以应用于安全监控、人脸认证、人脸跟踪等方面，已经在各个领域得到广泛应用。例如，银行可以利用人脸识别技术来进行客户身份验证，政府可以利用该技术来进行公共安全监控。
[*]机器学习：自然语言处理 自然语言处理（NLP）是机器学习领域的一个重要应用。它利用算法和模型来处理自然语言，例如文本分类、情感分析、语言翻译等。NLP已经在许多领域得到广泛应用，如搜索引擎、社交媒体分析、虚拟助手等。例如，亚马逊的Alexa语音助手就是一种利用NLP技术实现的虚拟助手，可以根据用户的指令进行操作。
综上所述，计算机视觉和机器学习都是热门的就业方向，它们都需要具备良好的编程、数学和数据科学方面的基础知识，但它们在工作内容、发展前景等方面也存在一些不同。在选择就业方向时，可以根据个人兴趣和职业规划来进行选择。 计算机视觉相对来说好出(水)文章。如果实验室有提供显卡的话，不妨可以考虑一下，像现在计算机视觉多数是与深度学习相关，可以提前了解一下深度学习的相关知识，包括神经网络、卷积等。但是，CV想要做好还是比较卷的，提主要是只想考虑毕业，水一篇cv的文章应该还是可以满足毕业的。
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