DeepSeek（深度求索）是一家专注实现AGI（通用人工智能）的中国科技公司，成立于2023年，总部在杭州。推出多模态大模型Deepseek-R1,具备文本、图像、音频等多模态理解与生成能力。开源模型DeepSeek-MoE（MixtureofExperts）在参数量减少的情况下保持高性能，推动快速准确模型架构发展。DeepSeek相对比其他的AI工具，能使用更少的参数量，更低的成本，快速高效的完成任务。

一、了解Deepseek——基本功能

01. 文献搜索与综述生成

功能：跨平台聚合学术资源（ PubMed 、 arXiv 、 IEEE 等）。支持自然语言搜索（如“近 5 年肺癌早期诊断的深度学习模型”）。

加速科研实践：用户输入研究主题后， DeepSeek 自动筛选高影响力文献，生成文献综述提纲（含关键结论对比），节省 80% 的文献整理时间。

附加价值：提供论文引用网络图谱，快速定位领域内核心学者与研究方向。

02. 代码生成与实验复现

功能：根据自然语言描述生成完整代码（ Python 、 R 、 MATLAB ）。支持数据预处理、模型训练、可视化等科研常用场景。

加速科研实践：输入“用 PyTorch 实现 ResNet-50 训练，数据集为 CIFAR-10 ，学习率 0.001” ，生成可运行代码并附注调参建议。

附加价值：自动生成代码注释和实验记录模板，便于复现与团队协作。

03. 数据分析与可视化

功能：自动化统计分析（回归分析、聚类、显著性检验）。一键生成出版级图表（支持Matplotlib 、 Seaborn 样式）。

加速科研的实践：上传实验数据后，输入“分析各组间的显著性差异并绘制箱线图”，系统自动输出 p值、统计检验方法建议及图表。内置数据清洗提示（如异常值标注、缺失值插补方案）。

二、使用Deepseek发表计算机视觉领域的科研论文

01. 确定研究问题和目标

• 问题定义农业自动化需求：梨子检测在水果分拣、产量预估和病虫害识别等场景中至关重要，直接影响结果

• 问题定义痛点难点：梨子场景存在着干扰检测的哪些场景？

02. 利用 DeepSeek 搜索相关文献

利用 DeepSeek 搜索相关文献

● 关键词搜索输入指令：“搜索近 5 年计算机视觉领域梨子检测的文献，重点关注 YOLO 、 Faster R-CNN和 Transformer 方法，比较其性能差异。”DeepSeek 可跨数据库（ PubMed 、 arXiv 、 IEEE ）聚合结果，并生成关键词关联图谱，快速定位高影响力论文。

● 文献综述生成操作步骤：① 上传初步检索的文献 PDF 。② 输入指令：“基于附件文献，总结梨子检测领域的技术演进，对比 YOLOv7 、 DETR 和Mask R-CNN 的优缺点，生成综述提纲。”③ 获取结构化综述（含研究方法对比表格），并导出为 Markdown 格式。

03. 设计实验和数据收集

● 实验设计DeepSeek 建议：数据增强策略：推荐使用 MixUp 、 CutMix 和随机光照变换，提升小样本场景下的泛化能力。模型选择：根据实时性需求，优先测试 YOLOv9 或 EfficientDet-Lite 轻量级架构。

● 数据集准备① 输入指令：“查找公开的梨子检测数据集，要求包含多光照条件、遮挡场景和标注格式（ COCO或 Pascal VOC ）。”② DeepSeek 推荐数据集（如 Fruit-360 、 AgriVision ），并提供下载链接及预处理脚本。③ 若需生成合成数据，可结合 DeepSeek+R1+ 飞书多维表格，批量生成标注文件并管理数据版本。

04. 算法开发与优化

• 初步模型构建代码生成：“生成基于 PyTorch 的 YOLOv9 梨子检测代码，要求支持 COCO 格式数据集，包含数据加载、模型训练和验证模块。”DeepSeek 提供完整代码框架，并附注释说明关键参数（如学习率调度器、损失函数配置）。

• 模型优化DeepSeek 建议：① 网络结构调整：增加注意力模块（如 CBAM ）至 Backbone 网络，提升遮挡场景下的特征提取能力。② 超参数调优：基于贝叶斯优化推荐初始学习率（建议范围 1e-4 至 3e-3 ），并动态调整权重衰减。③ 蒸馏技术：使用 DeepSeek-R1 生成的蒸馏模型（如 Qwen2.5-Math-7B ）压缩模型尺寸，兼顾速度与精度。

05. 结果分析与验证

● 性能评估自动化报告生成：输入指令：“分析实验日志文件，计算 mAP 、 FPS 和 FLOPs ，生成对比图表（与 Faster R-CNN 、 DETR 对比），并按 IEEE 格式输出结果。”DeepSeek 自动提取指标并生成可视化报告（含箱线图、混淆矩阵），支持导出为 LaTeX 或Word 。

● 结果对比优势识别：① 模型在遮挡场景下的召回率提升 15% （对比 YOLOv7 ）。② 推理速度较 DETR 提高 3 倍，满足实时性需求。不足分析： DeepSeek 指出小目标检测（如未成熟梨子）仍存在漏检问题，建议引入多尺度特征融合策略。

06. 论文撰写与发表

● 论文撰写章节辅助：方法部分：输入指令“生成 YOLOv9 改进方法的技术描述， 突出注意力模块和蒸馏策略”，获取学术化表达段落。讨论部分：输入指令“对比本研究的 mAP 与 SOTA 方法，分析差异 原因并提出未来方向”，生成结构化讨论。

● 期刊选择与优化① 目标期刊分析：“ 分析 IEEE T-PAMI 和 CVPR 近年收录的农业计算机视觉论文，总结 其偏好（如创新性、实验规模）。”DeepSeek 提供期刊影响因子、审稿周期及常见拒稿原因，建议补充消融实验以符合 CVPR 对模型可解释性的要求。② 格式调整：使用DeepSeek的论文模版匹配功能，自动调整格式和图表排版。

07. 关键工具与技巧

① 协作功能：通过 DeepSeek 共享项目空间，实时同步代码、数据和实验记录，支持团队 评审与修改。② 伦理与安全：敏感数据（如果园地理位置）建议本地化部署 DeepSeek-R1 企业版，避免云端泄露风险。③ 高效投稿：利用 DeepSeek 的 期刊倾向性分析，一键生成投稿信（ Cover Letter ）并推荐潜在审稿人。

三、Deepseek科研绘图功能详解

借助R ， Python等编程类数据分析软件，将原文件上传至Deepseek ，并识别原文件格式，输出相应代码。（对于代码我个人认为还是ChatGPT比较好，使用DeepSeek的话，最好先多用开源的代码训练一下，再生成创新出来的代码）

01. 代码生成

 02. 图片复刻

1.利用GPT4o ，上传图片并输入指令 ( 尽可能详细地引导其对图片进行更为全面的描述 )

2.利用DeepSeek-R1生成 R 语言代码复刻图片

3. 上传指令及文献，解析为路线图 (SVG 代码的格式 )并生成相应代码

4. 复制代码至 SVG 在线编译器，导出路线图

5. 将图片导入 PPT 进行美化