【CV大神有哪些】在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域，有许多杰出的研究者和工程师，他们在图像识别、目标检测、语义分割、视频分析等多个方向上做出了重要贡献。以下是一些被广泛认可的“CV大神”，他们不仅在学术界有深厚造诣，在工业界也具有极高的影响力。
一、
近年来，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉领域涌现出一批优秀的研究者和专家。这些“CV大神”不仅在顶级会议（如CVPR、ICCV、ECCV）上发表大量高质量论文，还在开源社区（如GitHub、PyTorch、TensorFlow）中活跃，推动了整个领域的进步。他们的工作涵盖了从基础算法到实际应用的多个层面，是许多开发者和研究者的榜样。
二、CV大神一览表
| 姓名 | 国籍 | 研究方向 | 主要成果/贡献 |
| Fei-Fei Li | 美国 | 图像识别、数据集构建 | ImageNet项目创始人，推动了深度学习在视觉领域的普及 |
| Andrej Karpathy | 美国 | 深度学习、视觉与语言融合 | 曾任Google Brain研究员，负责多个视觉模型的开发，现为特斯拉AI负责人 |
| Jianbo Shi | 美国 | 图像处理、目标跟踪 | 提出SIFT特征点检测算法，对图像匹配和跟踪有深远影响 |
| David G. Lowe | 加拿大 | 特征提取、图像匹配 | SIFT算法发明者，被广泛应用于图像检索、机器人导航等领域 |
| Kaiming He | 中国 | 目标检测、图像分类 | ResNet的提出者，极大提升了深度网络的性能，成为现代CV模型的基础 |
| Tsung-Yi Lin | 美国 | 目标检测、实例分割 | COCO数据集的联合创建者，Faster R-CNN等目标检测模型的重要贡献者 |
| Jia Deng | 美国 | 图像分类、数据集构建 | ImageNet项目的核心成员，对大规模图像数据集的发展起到关键作用 |
| Matthew Brown | 英国 | 图像匹配、特征描述符 | 提出LIFT、GLOH等特征描述符，对图像配准和视觉定位有重要影响 |
| Liang Zheng | 中国 | 行人重识别、目标跟踪 | 在行人重识别领域有突出贡献，提出了多项有效算法 |
| Zeming Li | 中国 | 视频分析、动作识别 | 在视频理解领域有深入研究，发表了多篇高影响力论文 |
三、结语
以上列举的“CV大神”只是众多优秀研究者中的一部分。随着人工智能技术的不断演进，越来越多的学者和工程师正在这个领域中崭露头角。无论是学术研究还是工程实践，他们都为计算机视觉的发展提供了强大的动力。对于初学者或从业者来说，关注这些“大神”的研究成果和思想，无疑能帮助自己更快地成长和进步。