前两年，硕士有个不错的论文就能找到算法的工作，现在都转开发了

医学图像也不咋滴。

还在候补

咪咕

这个是被 CCTV 报道了，直接凉了。详情请看这个 https://www.hostloc.com/thread-597135-1-1.html

章口就莱

寄托于个人开发者的道德水平?

数据安全，隐私问题怎么解决？

鲜榨白开水

身份证上的生日是错的，怎么破?

之前也有这样的想法。目前我观察到的，基本都是原作者自己做的小程序或者网页，比如:人脸转肖像画，对对联，NVIDIA 的图像生成等等。

另外，这种输入图像的小程序只要做一个界面，然后不停的替换模型就可以做出 N 个小程序。

@dafengchui 那就直接搜集生产环境的数据，先跑一个简单的模型试试。

完美的照片才是缺点。如果你拿的是完美的照片，那么训练出来的模型只能处理完美照片。而生产环境中由于光线、光亮等原因采集到的图片各种各样，输入模型肯定得不到很好的效果。如果你这个数据获取容易的话，可以收集大量生产数据，如果数据收集困难的话，这个问题就比较难了。

直观的思路是:先收集一批 NG 数据，视数据收集的难易程度来确定是否需要生成虚假数据。然后数据训练模型，每次在生产线拍的照片输入模型来得到结果。大概框架是这样，里面可能涉及到 N 多问题:图片的光线、模型的处理数度等等

1 楼说的对，直接在图片上添加生成的图片大概率不符合真实环境。现在的图片生成基本都是 GAN，但也需要原始 NG 数据。即使生成新数据之后，也不是直接匹配，而是作为训练数据来训练模型。