計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂尖期刊與會(huì)議中的段子
CVPR/ICCV/ECCV常見(jiàn)論文:
我們?cè)趇magenet上提升了0.1%！
研究生梯度下降(graduate student descent)是最重要的技術(shù)！
我們很快將釋放代碼，也可能用很長(zhǎng)時(shí)間。
我們是第一個(gè)把transformer用到這個(gè)任務(wù)的！
我們采用了更多的計(jì)算資源，發(fā)現(xiàn)很老的一個(gè)基線方法是最好的！
Neurips:
1.我提出了一個(gè)新的任務(wù)，盡管可能沒(méi)什么實(shí)際意義。
2.經(jīng)過(guò)精心挑選，我們的結(jié)果看上去不錯(cuò)！
3. 我們提出的方法在我們生成的非公開(kāi)數(shù)據(jù)集上很有效！
ICML:
1.我們證明了五年以前大家都知道的東西！
2.我們有很復(fù)雜的連自己也看不太懂的公式。
ICLR：
雖然我們是一個(gè)比較新的會(huì)議，但是我們?nèi)匀辉诒梢曟滍攲印?/p>
Open review不代表我們論文質(zhì)量高，可能只是我們臉皮厚。
AAAI
1.我們的審稿人看不懂我們做了什么，反正通過(guò)了。
2.我們將已有方法運(yùn)用到了新數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)它超過(guò)了SOTA 1%！
3.我們發(fā)現(xiàn)把已有模塊插入到當(dāng)前的任務(wù)，可以漲點(diǎn)！
IJCAI
我們的中獎(jiǎng)率只有不到15%，真的不是水會(huì)，CCF別踢我。
不是我們實(shí)驗(yàn)不夠，六頁(yè)真的啥都放不下。
沒(méi)錯(cuò)，我們的論文如果能投三大會(huì)我就投三大會(huì)了，投IJCAI實(shí)在沒(méi)辦法，日子總還是要過(guò)的嘛。
發(fā)現(xiàn)有很多人看，所以再擴(kuò)展到一些非CV類會(huì)議。
SIGGRAPH
只要錄取率足夠低，圈內(nèi)都是自己人，把圈外人門關(guān)上，焊的死死的。
SIGGRAPH可不是像水會(huì)，我們CG就這一個(gè)頂會(huì)，質(zhì)量杠杠的。別看了，說(shuō)的就是你們，視覺(jué)三大會(huì)一個(gè)比一個(gè)水。
Incremental的方法都不能發(fā)表，至于你要問(wèn)我什么是incremental，demo視頻PS地不好，就是incremental，外人我不告訴他。
ICRA/IROS
1.我們引用了30篇非常相關(guān)的論文，沒(méi)錯(cuò)都是我們的論文。
2.我們研究了人與機(jī)器人的交互，但是可能沒(méi)有人能用得到。
3.我們將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到了已經(jīng)解決的問(wèn)題當(dāng)中，發(fā)現(xiàn)它可以達(dá)到相似的效果。
4. 我們也做了SLAM，但是比其他論文好2%。
5. 我們的sensor很創(chuàng)新，但是你們可能買不起。
6.我們又一次在模擬器中取得了完美的效果！
EMNLP：
1.我們?cè)谀硞€(gè)特定的任務(wù)上取得了提升，但是可能在你的數(shù)據(jù)上不work。
2. 你只需要這個(gè)簡(jiǎn)單的trick即可。
3. 我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人腦思考的過(guò)程，可能對(duì)你的任務(wù)有一丟丟幫助。
4.預(yù)訓(xùn)練加bert真的很有效。
5.我們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了結(jié)果，但是你想要復(fù)現(xiàn)，可能還需要一些運(yùn)氣。
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