计算机视觉大题通常涉及多个方面的知识和技能，以下是一些建议，帮助你更好地应对这类题目：
理解基础算法层
检测分割：学习如何定位目标位置、分出目标类别、提取目标关键点以及从画面中分割出目标的像素。常用的检测分割算法包括YOLO、SSD、Faster R-CNN等。
分类识别：理解大类、属类、细类的概念，并学习如何进行目标品牌或品种细分类、目标属性分类（如颜色、形状、属类等）、静态行为分类和序列行为分类。常用的分类算法包括卷积神经网络（CNN）。
图像预处理：掌握图像增强、去雾、亮度调整、倾斜校正等预处理方法，以提高后续处理的效果。
深入领域体会
阅读相关领域的论文和案例，了解计算机视觉技术在特定领域的应用，如空手道训练、农业种子分拣、蔬菜缺陷分拣、医疗保健等。
实践项目，通过实际项目来应用所学知识，加深对计算机视觉技术的理解和掌握。
系统学习
学习计算机视觉的整个流程，从数据采集、预处理、特征提取、分类识别到结果输出。
掌握常用的计算机视觉工具和框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。
练习和总结
多做练习题和实验，特别是涉及多个步骤和复杂场景的大题。
总结经验和教训，不断改进自己的方法和思路。
关注新技术
关注计算机视觉领域的最新研究和技术进展，了解新的算法和应用场景。
通过以上步骤，你可以系统地学习和掌握计算机视觉大题的解题方法和技巧，提高自己的解题能力和竞争力。