作为机器视觉研究生，你应该首先建立扎实的数学和计算机科学基础，包括线性代数、概率论、统计学和编程技能。

然后，深入学习机器学习和深度学习算法，了解常用的图像处理和计算机视觉技术。同时，阅读相关领域的研究论文，了解最新的研究进展。参与实际项目和实验室研究，积累实践经验。与导师和同行交流，参加学术会议和研讨会，拓宽视野。不断学习和探索新的技术和方法，保持对机器视觉领域的热情和求知欲。