选择计算机视觉的方向时，可以考虑以下几个关键因素：
兴趣：
选择自己感兴趣的方向可以提高学习的积极性和效率。兴趣是最好的老师，它能帮助你在面临困难和挑战时保持动力。
应用场景：
不同的方向适用于不同的应用场景，可以根据实际需求进行选择。例如，如果你对自动驾驶感兴趣，可以选择自动驾驶感知、定位建图、规划控制等方向。
技能水平：
选择自己已经掌握的技能水平相对较高的方向可以更快地进入状态并获得更好的成果。如果你已经具备一定的图像处理和机器学习基础，可以选择更高级的方向如深度学习、多模态学习等。
市场需求：
选择市场需求量较大的方向可以提高就业机会和竞争力。例如，目标检测、图像识别、视频内容理解等方向目前市场需求较大，就业前景较好。
学术与业务：
如果是学术研究，可以关注GAN、多模态、弱/半/无监督等前沿技术；如果是做业务工程，则需要关注具体产品的需求和技术方案，如自动驾驶感知、定位建图、AI模型部署等。
未来发展：
了解不同方向的未来发展趋势和就业环境，选择有发展前景的方向。例如，基于深度学习和几何方法的方向目前都有很大的发展空间。
个人优势：
每个人擅长的领域不同，选择自己擅长的方向可以提高学习效率和工作成果。例如，如果你在图像处理方面有很强的技能，可以选择图像识别、医学影像诊断等方向。
综合以上因素，以下是一些具体的计算机视觉方向建议：
深度学习方向：包括图像识别、视频内容理解、医疗影像诊断、自动驾驶感知、目标检测、语义分割等。
几何方法方向：包括3D建模、三维重建、立体定位、虚拟现实、增强现实等。
业务工程方向：包括自动驾驶定位建图、规划控制、领域技术方案、AI模型部署落地等。
学术研究方向：包括GAN、多模态、弱/半/无监督学习等前沿技术。
希望这些建议能帮助你更好地选择适合自己的计算机视觉方向。