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          沒有導師指導,該如何自己選題發(fā)CVPR?

          共 7560字,需瀏覽 16分鐘

           ·

          2021-07-26 18:48

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          來源|知乎

          報道|CVer  編輯|Amusi 

          鏈接|https://www.zhihu.com/question/64566768

          本文僅作為學術分享,如果侵權,會刪文處理


          博士生在沒有導師指導的情況下,該如何自己選題發(fā) CVPR ?


          實驗室?guī)熜侄际橇慊A,所有第五年博士生還沒有文章,直博四年級基本就在混吃等死,實驗室沒有老師指導,選題完全自己定,今年直博一年級,想畢業(yè)嘗試發(fā)CVPR,這有可能嘛……


          作者:付聰Ben
          https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/284168257


          有肯定是有可能的。
          跟我們實驗室情況類似,我按重要性說一下我的觀點吧。

          1、看論文選題。
          看論文不是盲目的看,選題必須是大勢所趨的方向??梢酝ㄟ^各種渠道了解當年大熱。比如在arxiv上訂閱一些主題,跟蹤一些大牛組。有些東西都是沒投之前,在arxiv、微博、微信公眾號上已經火了一把了,等投稿接收之前就已經有一群人follow了,follow的工作甚至可以和原文同時命中。

          2、學習思考模式(灌水模式)
          看論文的時候,大部分論文不具備可以follow的insight。也就是水文。
          那么,看水文就要看寫作,看水的方式,這是最簡單的出文方式。

          這里,我可以直接列舉一下思路。
          a、A+B+C模式。有人在優(yōu)化領域做了個A,但是并不完美,另外有人在某些領域做了個B,可以配合A解決某問題。那么,你看出來了,于是你試試看A+B,work。好了。想辦法編個故事。把A不能解決的問題說得十分緊要,體現(xiàn)你的novelty。
          b、比賽模式。在公開數(shù)據(jù)集的比賽項目上不斷嘗試想法。做到第一的足夠發(fā)論文,第二第三的有新奇想法和insight也可以發(fā)文。這種模式結果可信,因此不會有人噴結果,一般就是要想辦法講一個很美的故事,把你的所有哪怕最小的trick的價值都體現(xiàn)的淋漓盡致。
          c、挖墳模式。cv領域有很多傳統(tǒng)問題,很多人還在契而不舍的用老方法提升。但是現(xiàn)在其他會議出來很多新工具,想辦法加進去,實現(xiàn)相同目標但更高性能。
          d、挖坑模式。從實際需求出發(fā),想一個新問題。這種方式不用著急做實驗,但是一定要故事講很好,所以難度很高。不然reviewers won't buy it。李飛飛就是挖坑起家,少有人能模仿那么好的。

          3、學習寫作能力
          這個其實甚至和第一點一樣重要,但很模糊。
          如果你結果solid到無處可噴,寫作差一點不太礙事。但大多數(shù)文章都是靠寫作取勝的,實際效果都不一定能還原。
          這沒有捷徑,就要寫和學。盡快嘗試投稿,投過一次就知道top conference的level在哪,寫作的問題在哪。

          比如,哪些東西是你明明寫了,但reviewer卻還在問。那就說明人家認為那是重點你卻沒寫清楚。你就要調整文章結構,把人家覺得重要的東西在醒目位置盡早寫清楚。
          始終記住,沒有人有超過二十分鐘的時間去讀懂你的文章,看了introduction都沒覺得你做的東西有趣的時候就沒戲了。

          最最最最最最最最最最重要的是不要寫Chinese English。多看看外國報紙,美國人的論文。

          4、培植個人科研組群
          鑒于你說你實驗室?guī)熜侄紱]什么墨水,實驗室也沒有積累,導師更是水。再加上跨實驗室去找別人合作涉及人情關系,導師關系,論文歸屬之類,更加頭疼。就不存在高票答案說的可以有合作伙伴實力加盟。

          那么,你需要培植自己的勢力。

          找高年級博士是不可取的,他們肯定希望做出成果歸自己,緩解畢業(yè)壓力。
          安全的方式,是找二年級及以下的師兄,甚至過年后找學弟,而且要認真篩選,別找準備抱大腿不干活的。

          我自己做ANN的時候甚至出過試題,考察學弟的學習和coding能力。所以,跟我合作的學弟們都在我經手的論文里發(fā)揮了重要作用,配得上二三作的位置。
          有人加入就要明確規(guī)矩,如何按contribution排位置,不要講人情。

          5、反正你老板不管,放假就去cv公司實習吧……你會發(fā)現(xiàn)有太多太多有趣的問題可做了。

          作者:匿名用戶
          https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/707903663


          在我國外讀博士的時候,就有這個問題——自己怎么發(fā)頂會。那個時候我的導師放羊,并且我的項目都是與機器學習無關的。導師幾近退休,所以他其實也根本不在乎我發(fā)不發(fā)文章,發(fā)什么文章。雖然我自己想盡辦法在幾次實習期間,都做了點東西,也寫了文章,但是很遺憾,最后也都是只中了諸如bmvc,wacv之類的二流。

          一直等我到某牛手底下做博后的時候,才再次有了機會。雖然還是被放養(yǎng),一個禮拜也不見的能見到某牛一面,但是某牛的確有高屋建瓴的指導 ---- 尤其是在如何講好一個故事上。我也才開始漸入佳境,漸漸每年總能中個一兩篇。

          如今我自己做了老師,不同的身份和經歷,同一個問題也讓我有了不同的看待。

          首先,必須要說明的事情是,發(fā)CVPR這個事情,或者概言之發(fā)頂會這個事情的基本常識:

          • 雖然存在運氣成分,但是運氣只給那些已經有準備的人。不要以為只要你投了,就有30%的概率中。大量的文章,在reviewer眼中幾乎可以一眼就拒絕掉。這樣的文章,不管你投多少次,結局是早已注定的。

          • 發(fā)頂會,必然是需要個人努力的。但是你必須要做好長期努力的準備。換句話說,一兩年內沒效果也沒有什么好奇怪的。你努力了,別指望一定就有產出;但是你不努力,必然顆粒無收。

          • 頂會也只能是敲門磚,更重要是的是你的個人能力。好好實習,編程牛逼,硬件無敵,有一技之長一樣可以進好單位。

          其次,在我眼里發(fā)頂會的必要條件,換句話說,最低要求是:


          • 語言要過關:如果你英文不好,說半天說不清楚,肯定是不行的。語法,行文,這些都可以說必不可少的。沒人會接受一篇,根本讀不懂的文章。也不會有人愿意一篇到處錯別字的文章。六級不過,那就注定只能是別人幫你寫文章,你掛名。另外科學寫作和其他的英語行文也不一樣,即便你過了六級,也不見得就達標了。

          • 故事要合理:具體怎么講故事,因人而異,就跟拍電影一樣,每個人都可以不一樣。但是,你不能在自己的故事里面有明顯的瑕疵。比如前面埋了坑,承諾了某項優(yōu)點,后面結果中卻缺失。比如故事的邏輯推斷不符合常理。……總之,你最起碼要能自圓其說。

          • 結果要過關:不管怎么繞,你沒有可能在頂會上發(fā)表一篇明顯比SoTA更差的文章。注意這里所謂的結果是個抽象概念,而不是具體的指標。如果別人準確率比你高,你可以跟人比速度,如果比人速度比你快,你可以跟他比消耗資源……總之,你要有一技之長,給你的方法定位準確的目標客戶群。

          • 話題要貼切:不是做圖像的,都應該發(fā)CVPR。如果在投稿的時候,你發(fā)現(xiàn)很難找到對應的track。那就說明了,你其實并不合適投這個會。比如混沌圖像加密之類的話題就不合適。

          • 長的要好看:我猶豫再三,還是把此點列入。雖然reviewer不應該以貌取人,但是事實就是如此,長的不好看的文章,天生就被人歧視,又或者說,一眼就揭示出了投稿人的經驗缺失,從而悲劇。在CV領域,畫圖做表的功夫尤為重要。怎么才是好的,這個沒有固定答案,但是最起碼,你要保證所有圖表的一貫性,大小,字號,清晰度,長寬比,用色等等。當然如果你還在用word寫文章,那就當我什么都沒有說好了。


          上述大概就是文章的最低要求,重要程度不分先后。但是還有一些其他的先決條件,也必須要考慮在內:

          • 要有足夠的計算資源:注意這并不是一個絕對標準,而是一個相對的。比如,你就一塊GPU,那你還是別做imagenet這樣的物體分類任務了,因為你燒不起。但是,如果你做降噪的任務,那一塊好的GPU省省也夠了。如果你只有CPU,那做傳統(tǒng)算法也不見得就沒有出路??傊苛Χ小?/span>

          • 要有足夠的編程基礎:至少需要熟練使用python,基本的圖像處理庫,如opencv,skimage之流,機器學習sklearn之流,另外加一門常見的深度學習框架。如果連基本的編程都不會,類是啥都不知道,那么還是先補全了吧。

          • 要有足夠的理論基礎:不管是數(shù)學還是機器學習,你至少得要知道,你在干什么。指望把別人現(xiàn)成的代碼,改改就發(fā)頂會的,并不是不能做到。但是前提是,你得要真的知道每行代碼在干什么。因為,不管邏輯上多不合理的模型,只要python不報錯,你就能訓練。所以,你必須要靠自己才能確認代碼的確執(zhí)行了,你想要的算法,達到了你的預期,而非完全不管不顧當個黑盒子。很多人跟風說DL煉丹,雖然我不否認有黑魔法的部分,但是其中也有不少老手一眼就能看出會導致練不出丹錯誤。

          • 要有足夠的時間:通常來說,從無到有,一篇頂會,基本需要3-9月的全職勞動。時間上的差別因人因任務而異。如果你沒那么多時間的投入,那沒啥好說的,洗洗睡吧。

          • 要有足夠的執(zhí)行力:這其實和時間也很相關,但是經常被忽視。如果你指望在發(fā)頂會這件事情上,勤能補拙,不是說不可以,而是說,勤快并不能幫你太多——因為如果你不能在9個月中勤快發(fā)出第一稿去,那么幾乎可以說,你再好的idea也可能變的沒那么好了。因為9個月足夠其他人把之前的SoTA推進一截了。這意味著,你要重新做實驗,做比較。

          • 要有足夠的鋪墊:這點至少我認為是非常重要的。雖然不可否認,有學生第一次投頂會就中了,但是很負責的說,在其上我所花的精力是那些有過準備學生的3-4倍。從現(xiàn)實的角度出發(fā),沒人打游戲上來就干boss的,你總要打野升級,有點經驗才行。


          如果你能達到上面的基本要求,那么恭喜你,我覺得你有投頂會的前提。不然的話,還是應該考慮迅速彌補自己短板。提供一個準確的外在評估方式,你自己投一次頂會看看(從strong accept+2分,到strong reject-2分,總共5檔),如果你所有reviewer的總分到了-1分高,那才說明你有了被幸運女神眷戀的資本——30%的運氣,現(xiàn)在可以用到你身上了。有鑒于此,說句得罪人的話,如果你不覺得自己是學生中的異類,反而覺得自己是大多數(shù)的話,那我勸你還是別折騰了,因為不管cvpr今年的錄取數(shù)量是不是又創(chuàng)了新高,“頂會”兩個字就注定了它不可能是大多數(shù)人能中的。

          其實在我眼中以上的先決條件,才是阻止大多數(shù)學生發(fā)頂會的更大的絆腳石。可事實卻是很多時候,人的劣根性總是會讓我們把理由找到別人身上 —— 沒有導師指導。至少之前的我就是這么覺得的??扇缃裣雭恚珖馨l(fā)頂會頂刊的,為什么都集中在某些學校和實驗室?因為導師指導么?當然不是全部!學生本身是更大的原因 —— 當我把同一個idea交給兩個不同的學生去做的時候,有人一個禮拜就能出結果,有人卻一個學期也做不出來。大多數(shù)導師,根本沒有那么多時間給你指導,有指導也多是在大方向上的,指望老師給你看看tensorboard還行,但是要給你看代碼,那你確實是想多了。

          終于要說到選題了 —— 這反而是我并不太看重的部分。至少和能不能發(fā)沒太大的關系。


          原因很簡單,每口井下都有金子,關鍵看你能不能掘出來。諸如傳統(tǒng)的模版匹配都能發(fā)cvpr,有什么課題是一定不能的?可以說,大多數(shù)情況下,你并不能特別取巧的選題。老課題做的人多,需要比較的方法就多,但是反過來,數(shù)據(jù),評價標準,等等,都有了固定套路。模仿其實很容易,只要結果比SoTA好的多,八股文中的也不是少數(shù)。新課題做的人少,但是新課題可不是一拍腦袋想出來就完了的,實驗數(shù)據(jù)呢?沒配套的數(shù)據(jù),新問題根本無法入手。千萬別想著自己標,這事情在深度學習來了之后,就已經越來越不現(xiàn)實了。半老不新的,已經有數(shù)據(jù)的問題,其實也有。但是這樣的冷門,對于一般人來說,正是因為他的冷門,所以即便你見到了,也不認識。我個人建議,選個自己有興趣的課題做就好了 —— 至少能保證你努力的過程中不那么痛苦。

          最后談談發(fā)文章本身


          回顧個人經歷,從博士一直到前兩年,快十年時間內,我?guī)缀醵际且粋€人在干活 —— 一般老板都會給一個大的課題,可是具體做什么方向,用什么方法,怎么做,寫什么文章,怎么寫,基本都是我自己看著辦。老板最大的幫助是給了我一個單位,一份不啃老的薪水,還有大概一個禮拜能分到的15-30分鐘。所以我基本的工作狀態(tài)沒有太大的變化。但是為什么后面就能中了,而前面,我就只是在當分母?

          這里面當然有熟能生巧的因素。但是仔細想想,其實我至少在博四的時候,就已然有了很好的條件——我發(fā)過了幾篇還行的會議和期刊,已然完成了原始積累。而實習的項目,其實也給了我很好的數(shù)據(jù),和實驗平臺。并且我干勁十足,想要頂會。但是我的所有嘗試,卻也一直都在失敗中度過。我也一直都不知道原因,總是以運氣不好,或者沒人罩著難出頭,來寬慰自己。

          一直到博后期間,我才真正意識到自己的問題 —— 我其實根本不會做研究。我之前所做的,更多的都是在做項目。哪怕有自己的思考,缺不懂得恰當?shù)恼宫F(xiàn),以至于最后做出來的東西,卻也跟一個報告沒多大差別了——為啥做這個,具體做了啥,性能多少分。大概就是這樣,明顯的八股文,干澀難啃,壓根也沒有想過要講一個好故事。

          舉例來說,一個我自認為沒啥特別的實驗結果,雖然搞了不少自覺可行的改進,但是性能其實和SoTA沒多大改進??蛇@個結果,某牛居然告訴我,這能發(fā)cvpr。雖然當時我承認按照他說的思路寫,文章的確變的有趣了些,但是我卻也沒有報什么希望。果然那一年我還是沒有中。但是某牛告訴我,那是我們運氣不太好,讓我改下格式再投pami。然后就是很神奇得到了好評,大家都覺得這個故事雖然結局一般,但是過程很好看,幾乎沒太改就發(fā)了。直到那時,我才認可了某牛的說法,意識到了自己的淺薄 —— 這么多年書都讀狗身上了,跟個癡漢一樣就知道硬來,凡事只想用高性能直接把審稿人干趴下,卻根本不曉得要去引導/迎合審稿人的口味。


          等自己中了更多,也審了別人更多之后。才真正明白,其實能讓人眼前一亮的,并不是只有好的性能,好的故事一樣也可以。而實際中,好故事遠比好性能要容易做到的多。

          雖然單槍匹馬的確是更加難,但是還是真誠說一聲,”天道酬勤,祝君好運“


          作者:匿名用戶
          https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/283971272

          曾經待的實驗室和題主說的情況很類似,不過從“選題完全自己定”可以看出你們research還是挺自由的。一個放羊的老板,不給項目壓力,不讓做亂七八糟的雜活,可能很多人不愿相信,但我(包括身邊很多人)覺得這是國內導師頂峰了。能夠給指導的實驗室,可遇不可求;整日讓干雜活,壓榨學生,不學無術的導師國內大有人在(包括T大P大)。

          只要有時間人身自由,大可以出去實習交流,接觸更好的環(huán)境。沒卡沒機器,沒有高水平的同學交流,這些因素很致命,但可以在外面找到;如果沒有這種自由,早日quit及時止損為上策。讀博不是為了混個title,閉門造車,茍且地討好老板。假設熬個幾年混個學位出來,沒有一點前沿的高質量工作,也不過是個土博罷了。

          作者:武偉
          https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/284352462

          1、找公開課入門
          2、花血本買兩塊1080顯卡做實驗(這是2017年的回答,現(xiàn)在應該得RTX 20系或者30系顯卡了)
          3、找一個方向深入了解,復現(xiàn)SOA的工作
          4、把SOA的工作應用到某個垂直領域并找到一份實習,賣掉自己的顯卡用公司集群做實驗
          5、了解更多方向建立比較完備的知識體系
          6、在實習的公司transfer到一個比較強的組
          7、開始在某些SOA的工作上做自己的改進
          8、fail,debug,fail,debug...某一天突然work
          9、寫一篇paper并邀請有經驗的同事peer review
          10、good luck
          PS:我組里招收有潛力的實習生,有意歡迎私信哈


          作者:Xf Mao
          https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/221841077


          謝邀,
          首先看了一下你的情況,和我很類似,實驗室環(huán)境很自由,導師沒有逼你做項目,也沒有要求具體的研究方向,屬于散養(yǎng)。就我的經驗,頂刊作者們都會有一些共同的品質:

          1.極其規(guī)律的作息

          如果你連這個都做不到,就歇了吧。。。我不知道其他專業(yè)是什么情況,就cs領域看,學術能力和智商天賦是不掛鉤的,唯一掛鉤的只有你付出的汗水和努力。就初期選題和調研這一階段,每天都要求一定的paper閱讀量,如果你真的看好了CVPR,就把cvpr12-17全部刷一遍,刷完保證你有新體會(其實你會發(fā)現(xiàn)CVPR特別愛收某一類的文章,不多說。。。)
          另外選題很重要,可能會影響你以后的各個階段的開展難度,當你確定了研究方向,接下來就只要閱讀這個領域的文章了,此時就不限于CVPR這個會,可以看其他會議或者期刊的相關文章,找找idea

          2.勇敢嘗試,勇于挑戰(zhàn)

          很重要的品質,idea需要落地,那就要不斷地實驗,某些實驗確實很難,這就需要你有足夠的信心和勇氣去實現(xiàn)它??隙〞心承〤VPR會議論文的一作,是由合作伙伴或者學生來幫他們完成實驗的,那就相對輕松點。但是你不行,你只有一個人,所以什么都要靠自己動手做
          不要一說到CVPR,ICCV,IJCV就開始害怕并且懷疑自己。既然你的要求只是發(fā)CVPR會議論文,而不是oral或者拿一些reward之類的,那難度都可以接受,每年CVPR也有很多水文,主要還是學一個套路
          (另外不要忘了做實驗的時候也要保持關注該領域最新的研究進展)

          3.受虐狂

          這個不用多說吧,好的論文都是在拍腦門-嘗試-失敗-再拍-再嘗試-再失敗,這個循環(huán)中過來的,隨時做好失敗的準備,然后重新開始
          但是對于某些問題不要過分的鉆牛角尖,這個平衡要自己來把握

          4.活在自己的世界中
          我覺得,對于題主的情況,這一點是最核心的,我們總是會被周圍環(huán)境影響,在一個散漫的氛圍里,很容易墮落,既然題主想做實驗室的一股清流,那就要出淤泥而不染,每時每刻都做好自我監(jiān)督。保證這一點,以上三點才有發(fā)揮的余地
          當你投入其中一段時間,就會發(fā)現(xiàn)學術的樂趣,此時再沒必要“自我監(jiān)督”,而是真的用熱情去做,這種“活在自己世界”的狀態(tài),是最容易出成果的

          ————————————

          綜上,做好以上四點,保證你一定能發(fā)CVPR(CVPR的poster真的不難,這是真的。。。。)
          哦,對了,總結一下就是:做大牛很難,但是灌水就另說了


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