计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是 计算机科学领域的一个重要分支，涉及计算机科学、数学、工程学等多个学科。它主要关注如何让计算机“看”和理解图像、视频甚至三维世界中的物体和场景。

就业前景

计算机视觉领域的人才需求量较大，尤其是在互联网大厂国际化布局和全球招聘的背景下。尽管CV在互联网行业的就业有限，但在自动驾驶、安防、医疗、工业自动化等行业的交叉应用潜力巨大。

研究方向

CV是一个交叉学科，研究方向包括：

图像处理

物体识别与追踪

目标检测与识别

人脸识别

行为分析等

技术进步

CV领域的技术进步显著，例如在目标检测任务上，从早期的PASCAL-VOC的AP50 30%-40%提升到MS-COCO的SOTA 55%，并且多模型融合技术接近60%。

岗位分工

在大厂中，CV算法研究通常由算法团队负责，后端实现由Server团队完成，而小公司中则需要全能型人才，涵盖产品方案设计、算法模型和工程落地。

门槛和薪资

纯大数据开发和后端开发岗位相对常规化和工程化，门槛和薪资水平较低，与CV的未来发展关系不大。

个人发展

重视成果输出、工程实践能力以及与行业场景相结合的创新是提升就业竞争力的关键。基础理论研究和创新能力对于在CV领域长期发展至关重要。

考研CV的含义

在考研中，CV是 计算机视觉（Computer Vision）的缩写。计算机专业考研主要的科目是政治、英语、数学。选择统考的考生的专业课考试内容有计算机408，其中包括数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络4门专业基础课程。选择院校自命题则是按照学校的要求科目为主。

总结

计算机视觉（CV）是一个具有广泛应用前景和研究价值的领域。无论是从就业市场需求、技术进步还是个人发展来看，CV都是一个值得深入学习和研究的方向。对于考研的同学来说，了解CV的基本概念、研究方向和就业前景，有助于做出更明智的选择。