求助！！！胰腺肿瘤分割模型该怎么优化，目前用nnunet训练的dice只有0.49，怎么加模块效果都不好

最近在做图文多模态cv方向的实验，想在师兄的基础上再做一步实现图文多模态模型到单图像模型的跨模态轻量化蒸馏，但是尝试了多种蒸馏，结果一直不佳，问ai说是没有学到真正有价值的样本，这些和主动学习寻找有价值样本可以交叉吗?感觉很迷茫有无大佬指点

资料链接：网盘链接 📖 书籍介绍：《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》是斋藤康毅所著的经典入门书，从零开始、不依赖现成框架地讲解神经网络与深度学习的核心原理，用 Python 手写实现感知机、反向传播、CNN 等，语言通俗、代码清晰，是公认的深度学习入门首选读物，适合想真正理解原理的初学者。 适合按目录循序学习，需要的先保存。

求助各位大佬，我的需求是建一个智能检测的工作台（前期目标是智能评图就行，后续需要朝大模型方向走），预算是2.5W和5W两个版本，麻烦各位大佬给我一些推荐

各位大佬们，我想问下，我最近进组了，负责深度学习模型的训练，要我学着部分的内容，不知道要怎么学。现在也是在ai的帮助下弄了个mnist这个项目。但整个流程都是在ai的帮助下的（基本上是ai叫我干什么，把代码给我）这样，我感觉这好像没啥用，无法达到任务要求。

接触 DL 一段时间了，但还没尝试过经典的 MNIST 手写数字识别。开个贴记录我的尝试。 数字 “0” 镇楼。

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灵魂设计的路与坑，看后更懂灵魂，你也能理解，因人人多有个大脑，人人多可以感知自己条件反应背后的因果机制 - - 吧主别删帖，我没发广告，也没骂人，就发一点自己的小发现。不能因为我的观点不符合主流观点，就把我的帖删了。而人工灵魂恰恰是人人多可以研究，因人人多有个脑子，人人多可以感知自己反应的前因后果。 就好有人说铁比水重，然后认为让铁浮在水上就是一派胡言。那样就造不出轮船了。 有比如有人说能让几十吨重的金属

最近整理了一套非常系统的深度学习课程，分享给吧友们！ 课程共100个视频，完整覆盖了算法工程师需要掌握的核心知识体系，特别适合想系统学习深度学习的朋友。 课程结构非常清晰，从数学基础（线性代数、微积分、概率论）讲起，然后是环境搭建（CUDA、Anaconda、PyTorch），接着深入神经网络原理、多层感知机、反向传播等核心概念。之后进入各大网络架构的学习：卷积神经网络（LeNet/AlexNet/VGG/ResNet/DenseNet）、循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）、注意力

有的话求拉，如果没有的话，那我想要创建一个了，学习交流用，主要用来分享技术和行业资讯，本人已入门，希望在进阶路上能和志同道合的伙伴携手同行，一起加油！私我加V

图中全连接层采用ReLU激活函数(输出非负)，最终输出层还能用线性变换输出负值吗？如果可以那这个线性变换需要像ReLU一样用方框画出吗？还是箭头就可以表示呢？ 我想请教一下大家，在深度学习领域，是不是箭头就可以代表线性变换呢？换句话说，图中这个结构，输出d^可能是负的吗？ 因为本人不是该领域的，目前正在修改师兄的期刊论文，师兄跑路了连导都联系不上，只好请教一下强大的网友 GRU结构如图，一开始我只喂图给Deepseek和豆包，询问

【完结29章】Agent 工程化+ AI 编程深度实战营

想微调但只有一张卡，唯一的路就是参数高效微调。这两个名字容易混，区别其实一句话： LoRA不改原权重，在旁边挂两条低秩矩阵，只训这两条小的，显存省一大截，效果接近全参微调。 QLoRA是再往前一步：先把基座模型量化成4bit，再在上面挂LoRA。同一张卡，能带动的模型规模又大了一档，代价是训练慢一点、精度有一点点损失。 实操上几个点值得记：秩不是越大越好，跑到一定程度收益就平了；学习率要比全参微调高一档；数据集质量比条数重

请问零基础想系统学习深度学习，该怎么学，求各位大佬给些建议

求助：为什么语义分割segformer跑30轮预测集分数达到了81，但是测试集分数69.01，在16轮预测集78，测试集分数却能达到69.8同样我将b4换成b5后，b5前面几轮分数高于b4.但是刚好在16轮的时候分数又被反超 不知道是不是过拟合问题，我尝试过加入droupout 0.1，但是效果并不好，并没有解决过拟合 同样我在16轮结束后，0学习率EMA平滑了5轮，预测集分数涨了1.5，但是测试集却下降了0.5

各位吧友，分享一波深度学习集训营第3期的完整课程资源。 这套课程共六个阶段，从数据科学比赛引入神经网络基础，系统讲解CNN/RNN/LSTM原理；第二阶段专注计算机视觉中的物体检测；第三阶段深入NLP，涵盖词袋模型、word2vec、文本分类与图像生成文本；第四阶段进阶学习BERT预训练模型、GAN生成对抗网络以及推荐系统应用；第五阶段进入实战项目，包括NLP文本分类、CV专项项目和电商平台推荐；第六阶段还有卷积/循环神经网络预习课，以及人体姿态

有大佬能够帮我解决一下我的模型的问题吗？我做的模型是识别红外图片中的绝缘子缺陷，但是对于这些复杂背景的识别，效果不是特别好，我目前有3000多张这种复杂背景的绝缘子照片，我训练的指标准确率只有0.6几，回召率0.5几，map50 0.5几，map50-95:0.2几，想知道该怎么样提高模型的识别能力，目前时间很紧张，我也想不到特别好的方法，而且我训练一次的时间很长，通常要10多个小时，有点耽误不起时间了，希望有哪位大佬可以帮帮忙。

想用LIDC数据集做恶性程度五分类，但是mAP50，精度等数值都太低，想问下对模型改进帮助提点上有什么建议嘛

去年接模型微调的单，脑子一热买了 4 张 4090，项目做完卡闲置三个月，折旧加电费小两万没了。 后来改用租算力，几个真实感受： 显存和带宽一定要问清楚，别只看 "单卡多少钱" 多卡并联跑训练，要确认机房间内网带宽，不然同步就卡死 环境最好预装好，自己配 CUDA、PyTorch 能折腾一整天 合同里写明白数据安全和宕机赔付，别口头约定 短期弹性项目租算力确实划算，长期稳定项目买卡也不亏。 你们现在怎么搞的？评论区聊聊，有需要算力

【一定先保存后下载，避免失效】保存地址：网盘链接 📖 书籍介绍：斋藤康毅编写的深度学习入门书，从 Python、NumPy 和神经网络基础讲起，逐步实现误差反向传播、卷积神经网络与训练技巧，强调不依赖现成框架理解算法内部原理。 网盘资源有失效风险，建议第一时间保存到自己网盘再下载，方便随时阅读。

Perl语言入门 [美] Randal L.Schwartz、Tom Phoenix / 李晓峰 / 中国电力出版社 / 2002-8 链接：pan.baidu.com/s/1Zwpp5mclItKOIavXLee97g?pwd=cgb6 提取码: cgb6 本书第一版于1993年问世，并从此成为畅销书。本书由Perl社区最著名、最活跃的两位成员写成，是Perl程序设计语言的精髓指南。 Perl最初只是Unix系统管理员的一个工具，在工作日里被用在无数的小任务中。从那以后，它逐步发展成为一种全功能的程序设计语言，特别是在各种计算平台上，它被用作Web编程、数据库处理、XML

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Python网络编程（第3版） [美] Brandon Rhodes、[美] John Goerzen / 诸豪文 / 人民邮电出版社 / 2016-9 链接：pan.baidu.com/s/17dS02Vk4EfbPI_SI0ufgVw?pwd=2crc 提取码: 2crc 本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。具体内容包括：全面介绍Python3中最新提供的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL，跨站脚本以

接有关信号处理和模式识别的方案设计，代码编写，论文撰写(中文核心/EI/SCI)，数据可视化分析，UI界面设计，Python编程答疑，并提供相关辅导等等……支持售后全程答疑讲解，服务到位(收费视具体情况而定，可议价)，有意请私信联系，欢迎留言咨询...... 个人介绍:本人硕士毕业，信号处理和模式识别方向，读研期间发表两篇 2区 SCI论文，一篇发明专利和一件软著。现就职于一家科技公司，做算法开发工作。熟练python语言与matlab编程。熟悉实验设计流

管理我没有恶意灌水，一点心得只想跟网友分享一下，虽然不是很详细，也不是成品，正所谓罗马不是一天建成的，科技发展多是一点一点发现的，一步一个脚印走出个路来的。人工灵魂的程序想编写完成，不可能一步登天，没有设想，没有草稿，没有一点一点去发现，没有框架，没有过程，没有一点一点不断地修改，是不可能一步登天搞出人工灵魂的。不可能一夜就编写完成的。 - - 吧主别删帖，我没发广告，也没骂人，就发一点自己的小发现。不

程序员的数学3 : 线性代数 [日] 平冈和幸、[日] 堀玄 / 卢晓南 / 人民邮电出版社 / 2016-3 链接：pan.baidu.com/s/1dZi64Xu6s4NXlxSNUF0T0Q?pwd=eq5e 提取码: eq5e 本书沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格，用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。

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Head First设计模式（第二版） : First设计模式 [美]埃里克·弗里曼（Eric Freeman） [美]伊丽莎白·罗布森（Elisabeth Robson）著 / 中国电力出版社 / 2022-3-1 链接：pan.baidu.com/s/1mhxlUKAFs4-8182ZNS52eg?pwd=wxwk 提取码: wxwk

我在做cycleGAN，加入了通道注意力机制，想通过健康的番茄叶片生成出带有病害的叶片，怎么训练都得不出想要的效果，有没有大佬可以指点一二，怎样设计模型，我显存6GB，不够怎么办，用笔记本跑的

干活的时候想到的，简单的搓了个来 欢迎各位大佬品鉴github.com/Washington5533/Guid-traince

yolo2017训练集的所有图片的中文文本描述，均由多模态语言模型生成，经过人工检验审核，内容几乎无错误。有偿，感兴趣可以私信

数据增强是用有限数据创造更多训练样本的技术，做标注和训练都需要了解，今天系统讲一下。 一、为什么要做数据增强 1. 扩充数据集，减少标注成本 2. 提高模型泛化能力，防止过拟合 3. 解决类别不均衡问题 4. 模拟真实场景的各种变化 5. 让模型学到更本质的特征 二、图像数据增强方法 1. 几何变换：翻转、旋转、缩放、裁剪、平移 2. 颜色变换：亮度、对比度、饱和度、色相调整 3. 噪声扰动：加高斯噪声、模糊、JPEG压缩 4. 随机擦除：遮挡部分区域

工地安全管理里，安全帽监管一直是老大难问题。人工巡检难免有疲劳走神、视线盲区，不少未规范佩戴的隐患悄悄溜走，给施工安全埋下风险。如今睿如AI安全员正式上岗，24小时不停歇值守，让安全帽监管彻底告别人工盲区。 这套系统的核心，是专为工地复杂场景打磨的全链路图像识别算法。前端依托改进型YOLOv8目标检测框架，在毫秒级就能精准定位画面内所有人员的头部区域，哪怕是百米外的小目标，也能通过SAHI切片推理策略完成精准检出，远

做深度学习的人都知道一句话：garbage in, garbage out。 但很多人只关注模型架构，忽略了数据标注质量。 今天聊聊标注质量对模型效果的影响。 🔍 标注质量差会怎样？ ▪️ 模型准确率上不去，调参调到怀疑人生 ▪️ 同样的模型，别人95%准确率，你只有80% ▪️ 模型上线后频繁误判，返工成本极高 ▪️ 极端情况下，错误标注会导致安全事故（如自动驾驶） 📊 标注误差的来源 1. 标注规则不清晰：不同标注员理解不一致 2. 标注员不认真：漏标、错标

卡壳是因为内容不熟。提供内容梳理、语言润色、问题预设、开题报告完善，一对一辅导全程保密，让PPT和讲解完美配合。

有没有懂yolov5改进的大佬来指导一下，有偿

大家好，想请教一下大家。 本人985高校博士在读，硕士计算机科学与技术，研究方向主要是深度学习、计算机视觉、目标检测。 之前做过YOLO目标检测、图像处理、数据标注、模型训练优化等，有SCI论文和科研项目经验。 现在想利用课余时间靠自己的专业技能赚点兼职收入，但不太了解市场需求。 想问问大家，像这种背景可以做哪些方向的兼职或者项目？ 有没有做过类似工作的朋友分享一下经验，谢谢！

大家好，目前985高校博士一年级在读，研究方向为计算机视觉、深度学习、目标检测。 硕士阶段主要做YOLO系列目标检测、图像处理相关研究，有数据处理、模型训练、实验分析经验。 最近想利用课余时间参与一些CV相关项目，包括数据处理、模型训练、实验复现等。 如果有相关方向交流或者项目合作，欢迎交流。

ZEMAX光学系统设计实战 胡冬梅 / 化学工业出版社 / 2024-4-1 链接：pan.baidu.com/s/1wJ-8UXD9vHwnklcqRP_R_A?pwd=natv 提取码: natv 本书以Zemax OpticStudio（简称为ZEMAX）软件为平台，介绍了光学系统设计全过程相关理论、技术和方法。从典型光学系统的设计出发，用30余个工程设计案例，展现了不同功能类型、不同指标要求的光学系统设计过程和技巧，阐述了光学系统设计中共性问题的解决方案。全书章节顺序安排符合光学设计者的认知和实践规律。书中对光学基本理论

我是一名准大一，目前认定的学习方向是“AI底层/系统优化”——具体来说就是CUDA编程、模型推理加速、计算图优化这类偏计算机体系结构和操作系统的东西。首先我对这个方向是有很大的疑惑，1：最近总是刷到用豆包公办释放电脑性能的视频，我不是可以很好的分清CUDA推理优化提高显卡的性能，跟我刷到用豆包的视频释放电脑性能原理是否相同或相似2：这个学习方向在就业上的竞争压力，这总是使我想起计算机专业本身，学的就是计算机操作系

各位吧友/大神好！本人即将研究生入学，未来的研究课题大概率与深度学习 + 脑信号处理相关（参考了同门师兄的课题，主要是基于隐马尔可夫模型 HMM 或深度学习模型对脑磁图 (MEG) / 脑电 (EEG) 进行信号处理与特征提取）。目前有以下几个需求和疑问，想请教一下大家：1.预算与定位： 预算在 8000 元左右（纯主机，不含显示器）。主机主要用于本地写代码、数据预处理、模型调试与中小规模模型训练。2.关于云服务器： 想请问以目前这个预算配出来

想问一下深度学习对电脑配置有要求吗？

硕士毕业大论文核心部分只写两章都是水下图像增强可行吗