【CV大神有哪些】在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域，有许多杰出的学者和研究者，他们不仅在学术界有着深厚的造诣，也在工业界推动了技术的实际应用。以下是一些在CV领域具有广泛影响力的“大神”，他们通过论文、开源项目、教学视频等方式影响着整个行业。
一、
计算机视觉是一个快速发展的领域，涉及图像识别、目标检测、图像分割、姿态估计等多个方向。许多顶尖的研究者在这些方向上取得了突破性的成果。他们不仅发表了许多高影响力论文，还开发了如YOLO、ResNet、VGG等经典模型，为后续研究提供了重要基础。
除了学术贡献，一些CV领域的专家也活跃于开源社区，分享代码和教程，帮助更多人进入这一领域。此外，还有一些来自工业界的工程师，他们在实际产品中应用CV技术，推动了AI技术的落地。
二、CV大神一览表
| 姓名 | 国籍 | 领域 | 主要贡献 | 代表作品/模型 |
| Fei-Fei Li | 美国 | 图像识别、数据集构建 | ImageNet、ILSVRC | ImageNet Dataset, Inception Network |
| Andrej Karpathy | 美国 | 深度学习、视觉与语言 | 计算机视觉与自然语言处理 | ConvNetJS, Neural Style Transfer |
| Jianbo Shi | 美国 | 目标跟踪、图像分割 | 特征匹配、语义分割 | Shi-Tomasi Corner Detector, DeepLab |
| Kaiming He | 中国 | 目标检测、图像分类 | ResNet、Mask R-CNN | ResNet, Mask R-CNN |
| Ross Girshick | 美国 | 目标检测 | R-CNN系列 | R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN |
| Yann LeCun | 法国 | 卷积神经网络 | CNN理论奠基人 | LeNet, MNIST Dataset |
| Andrew Zisserman | 英国 | 视觉与深度学习 | 特征提取、图像检索 | VGGNet, Deep Learning for Visual Recognition |
| David G. Lowe | 加拿大 | 特征提取 | SIFT算法 | SIFT, SURF |
| Liang-Chieh Chen | 中国 | 图像分割 | 语义分割 | DeepLabv3, MobileNet |
| Bolei Zhou | 中国 | 图像理解 | 可视化解释 | Deep Inside Convolutional Networks |
三、结语
以上提到的“CV大神”在各自的研究领域都做出了卓越的贡献。无论是学术界的前沿探索，还是工业界的应用实践，他们都扮演了重要的角色。对于希望进入CV领域的学习者来说，了解这些人的工作不仅可以拓宽视野，还能提供宝贵的学习资源和灵感来源。
如果你对某位大神的具体研究感兴趣，可以进一步查阅他们的论文或参与的开源项目，深入了解其技术思想和实现方法。