图像生成与街景分割技术研究参与过程的学习经验总结

作为计算机科学与技术专业的本科生，我有幸先后参与了《智能艺术创造力：基于人工智能技术的创造性图像生成技术研究》与《物联网智能实时街景监测识别系统：基于改进DeeplabV3模型的高效街景图像分割技术研究》两项课题研究。本文系统梳理了从对Transformer、语义分割仅有模糊认知的初学者，到逐步深入理解StyTR-2与改进DeeplabV3模型架构的设计哲学，再到亲身参与实验验证与论文撰写的完整历程。文章将为期一年的科研实践划分为“基础理论系统性补课”“模型架构理解与创新探索”“实验验证与结果分析”“总结反思与能力沉淀”四个关键阶段，详细记录了本科生初次涉足深度学习科研领域时，如何跨越理论到实践的鸿沟，从被动接收知识转向主动探索未知的认知路径与成长轨迹。