行，今儿个掰扯掰扯我这10周硬磕AI视觉，还真捞着工作的邪门经历。网上那些动辄半年起步的培训班看得我肉疼，心一横，决定自己搞个“速成”实验。

冲动开局：被招聘信息刺激了

去年底刷招聘网站，看见一堆“AI视觉工程师”的岗位要求，薪资看得我眼发直。点进去一瞅，好家伙，又是目标检测，又是图像分割，还要求懂OpenCV、Python，会模型部署……整懵了。我那会儿在搞测试，跟这玩意儿八竿子打不着。

偶然瞅见一个论坛吹水，说是有个“10周搞掂基础视觉岗”的野路子规划。死马当活马医，我寻思反正每天下班回家也是躺尸刷手机，不如拿自己当小白鼠，赌一把。

疯狂采购：知识就是钱（买课！）

第一步：搞装备

• 把家里那台服役8年的笔记本换了台二手游戏本（显卡差点意思，但能跑）。
• 哐哐哐在网盘里存了一堆号称“零基础”的课，从Python语法到机器学习导论再到OpenCV实战。甭管质量，先存为敬。

第二步：定计划（地狱版）

时间太紧，只好往死里压缩：前3周，专攻Python和OpenCV。 白天上班摸鱼看基础语法，晚上回家就对着电脑屏幕，看教程手把手教我写代码处理图片——灰度化、边缘检测、给图片里的人脸画框框。

第4周到第6周，跳坑机器学习。 啃最基础的那几样：分类、回归（甭管啥原理，先能调包用起来）。重点怼目标检测！YOLO（当时最新的还是v5）成了我的“祖宗”，每天睁眼闭眼全是损失函数在跳。 找公开数据集（交通标识、猫狗图片库啥的），自己标注数据这事儿差点把我整吐，太枯燥了。

第7周到第9周，玩模型部署和项目。 这才发现前面都是“花架子”。训练好的模型咋塞进实际应用？ Flask搭个简单Web应用暴露接口？PyTorch模型怎么转成onnx格式？NVIDIA的TensorRT是啥玩意儿？又是一顿手忙脚乱查资料、搭环境、排错报错再排错……电脑死机无数次，心态崩了又重建。

实战求生：捏着鼻子憋项目

光敲代码练习不行，得有点能吹的“作品”。趁着冲刺，硬生生搞了俩小破烂：

• “交通灯识别小助手”：就靠YOLOv5硬训出来一个模型，识别红灯还是绿灯。精度嘛……70%晃悠，但能跑！
• “工地安全帽检测”：找了个工地监控视频片段往里怼，检测人有没有戴安全帽。效果更稀碎，但好歹算个“实际应用方向”。

重点来了： 我把调试过程、踩过的坑（特别那种低级环境配置报错）、怎么解决（百度、csdn硬搜出来的）、还有模型效果的屎一样的截图 全！都！写！下！来！弄成了一个个人项目博客（就是个GitHub仓库里的*加截图文件夹）。贼糙，但看着像那么回事。

投简历（海投战术）

第10周开始，简历大改！把测试经验弱化，那俩小破烂项目挪到C位，狠狠描写： “独立完成数据标注、模型训练选型、部署测试”、“解决了在N卡资源有限下的模型优化”、“实现了基于OpenCV的视频流接入”……虽然心虚，但得敢写。工资要求不敢报高，盯着刚入行的下限给。

投！疯狂投！ 管它大小公司，只要岗位沾点“视觉”、“图像”、“算法”（初级那种），投了再说。前前后后投了快百八十份，心态放平当练手。

撞上狗屎运？

面试电话比我想象的来得快。多数一听我这“10周自学速成”背景，直接就“感谢参与”了。唯独有两家小公司（后来知道是真缺干活的人）愿意聊聊。

1. A公司：技术面，被怼得满头包，问啥底层原理都不会，但看我跑通了项目、把部署流程摸得挺熟，居然给了个初级岗位的笔试机会（题目巨简单，就是写点OpenCV操作和调个YOLO模型跑个结果）。
2. B公司：更神，老板直接面，说他们接了个项目，就是搞类似的检测，缺人手打杂。看我能干活（会标注！会用基础模型！能部署到demo环境！），不问出身。

B公司那老板拍板了！ 给的不多，就是个小初级岗，打下手做数据清洗、模型基础训练、写测试脚本，偶尔跑跑现场调设备。关键点：他明确说：“我们要的是能立马上手干点具体活儿的，不是搞研究的。你项目里那堆‘解决过程’和跑通部署的经验最有用。”