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本人导师研究图像分割一类的，让我把方向选在图像的特征损失和旋转不变性上，主要是做船舶和医学影像的。 但是我大学非本专业，而且几乎没有系统性的学习 python ，奈何高校都在卷深度学习。 我们导师基本是不管事，一个月也不开一次组会的那种，所以我学起来也没什么头绪。 希望各位大神教教我，这种 0 基础的如何找合适的论文并自己复现实验。 虽然靠 B 站的视频大致懂了各个基础的模型算法，但是看不懂代码，论文里面高深的术语和公式更是看的一头雾水，但同实验室的同学以前就会 python ，进度特别快，导致我虽然没有头绪但压力巨大，希望各位大神给支个招，
 | 1 Ariake265 2024-03-06 21:30:37 +08:00  1 我也是搞医疗影像分割的。给几点建议： 1. Python 语言肯定是要学的，但是不需要学太多 2. 医疗影像的网络架构还是简单的，基本都是一套 UNet 吃遍天，创新点可能更多在训练策略上 3. 刚开始学的时候，复现代码最重要的是要重建一个“数据流”，输入输出的维度把握好了就行 |
 | 2 Amyang 2024-03-07 00:12:59 +08:00 靠时间沉淀，不可能几天补了人家本科的基础 |
 | 3 evalcony 2024-03-07 05:06:50 +08:00 1. python 语言问题需要先解决。 2. 看不懂的代码、术语问 gpt ，让 gpt 解释。 |
 | 4 ttyhtg 2024-03-07 08:08:10 +08:00 via Android 没上过研究生，不懂，但是我作为一个文科生现在在做生物学医学相关的工作，我觉得大佬您还是从最基础的实验及论文开始研究，第一，找几篇综述好好看下，你导师的和其他业内大佬的，第二，根据你选的方向和前面看的综述，判断大概什么时候的实验是以你目前情况能够做到复现的，当然越近越好，然后去做，第三，在前两项进行中恶补下 python 基础语法和你们用的库的基本用法，这个大概是逃不掉的，要学。以上纯属一个门外汉的隔行臆想，若凑巧对您有所启发，不胜荣幸 |
 | 5 detached 2024-03-07 09:57:36 +08:00 B 站 Up 主：跟李沐学 AI ，论文精讲 + 动手学 AI |
 | 6 Xxx0Yyy 2024-03-07 11:15:44 +08:00 先找自己领域代表的 paper 都精读一遍，把它的历史、发展、思路都搞清楚了，再来复现 |
 | 7 iso223 2024-03-07 16:13:14 +08:00 @wanghr64 ta 说得对，医疗影像还是比较简单的，作为入门还是可以的。后续可以从图片深入到视频，还有就是医疗影像的扩散生成（核磁图像生成现实图像），我挺看好，未来脑机的基础。 |
| 8 Ariake265 2024-03-07 20:23:16 +08:00 @iso223 哈哈感觉最近一年的视觉顶会，diffusion 都不怎么火了。拜 ChatGPT 所赐，医疗影像也开始搞文本图像联合预训练了，ICCV 医疗影像相关的里面一半都是 VLP 。不知道今年的 Sora 会不会再带火图片到视频，医疗影像或许也可以蹭（ |
 | 9 wsqstar 2024-03-10 00:14:48 +08:00 很有意思的问题, 最近看文献的时候发现了越早提出的论文越详细. 可以用文献引用工具比如 research rabbit 看看最早相关领域的论文,那上面的公式一般是最清晰的. 然后用他的描述喂给 gpt, 逐句学就行了. |
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