CV研究生需要培养哪些能力？
CV研究分为声学、统计、机器学习和神经网络方向，其中声学方向相对经典且稳定，后续三个研究方向则属于近些年来的热门研究问题，具有相当大的交叉性和应用性。 就个人而言，在CV领域的研究和学习中最大的两个收获是算法设计和数学建模能力的提升和项目经验的积累。
1. CV相关理论和方法的学习 无论今后从事哪个方向的CV研究工作，最为重要的自然是相关理论、方法和模型的理解和掌握。作为一名研究生，应该对CV领域中有重要影响的代表性工作进行了全面的了解，并且能够对其中的关键问题进行深入的分析。与CV相关的其他学科的知识也应该进行一定的涉猎，如统计学、优化理论、机器学习等。只有打好理论基础，才能在后续的科研学习中做到游刃有余。
2. 代码的开发与使用 无论是传统的CV方法还是最新的深度学习方法，都离不开计算机代码的实现。如何高效地利用现有开源代码并在此基础上进行改进和提高，是每一个CV研究者必须要掌握的基本功。对于常用的工具箱的使用和基本原理的了解也是十分必要的。如果掌握了足够的代码和使用技巧，可以大大节约科研工作中代码编写的时间和迭代次数，进而提高整个研究和工作的效率。
3. 实验数据的处理和分析 对于CV的研究和工作来说，实验数据的收集和整理是基础性工作，其质量好坏直接影响到研究结果的科学性和准确性。如何有效地获取数据和基于数据分析得出合理的结论是需要认真学习的。对于不同的问题可以尝试采用不同的处理和分析方法，并进行比较，从而选出最优解决方案。
4. 论文的阅读、撰写及发表 除了上述三点以外，论文的阅读、撰写和发表也是CV研究中的重要环节。在研究中可能会遇到各种难题，如模型过于复杂无法优化、算法难以收敛或者获得的实验结果不符合预期等等。这些问题都有可能阻碍研究的进度甚至导致项目失败。因此学会克服这些困难并顺利实现研究目标至关重要。 总之，要想做好CV方面的研究，必须打牢理论基础，同时兼顾实际应用，并注重实践经验的积累。只有在不断学习和探索的过程中，才能逐渐形成自己的方向和思路。