博士生在没有导师指导的情况下,该如何自己选题发 CVPR ?
极市导读
本文就"博士生没有导师指导,如何自己发CVPR?" 一问题撷英掇华,精选了高赞回答希望对大家有所助益。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
# 回答一
作者:付聪Ben
浙江大学计算机博士,美国南加州大学访问学者。阿里巴巴算法专家。
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/2841682571.看论文选题
2.学习思考模式(灌水模式)
3.学习写作能力
4.培植个人科研组群
5.进入实际业务领域实习
# 回答二
作者:匿名用户
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/707903663一直等我到某牛手底下做博后的时候,才再次有了机会。虽然还是被放养,一个礼拜也不见的能见到某牛一面,但是某牛的确有高屋建瓴的指导 ---- 尤其是在如何讲好一个故事上。我也才开始渐入佳境,渐渐每年总能中个一两篇。
1.必须要说明的事情是,发CVPR这个事情,或者概言之发顶会这个事情的基本常识:
然存在运气成分,但是运气只给那些已经有准备的人。不要以为只要你投了,就有30%的概率中。大量的文章,在reviewer眼中几乎可以一眼就拒绝掉。这样的文章,不管你投多少次,结局是早已注定的。
发顶会,必然是需要个人努力的。但是你必须要做好长期努力的准备。换句话说,一两年内没效果也没有什么好奇怪的。你努力了,别指望一定就有产出;但是你不努力,必然颗粒无收。
顶会也只能是敲门砖,更重要是的是你的个人能力。好好实习,编程牛逼,硬件无敌,有一技之长一样可以进好单位。
2.在我眼里发顶会的必要条件或最低要求
语言要过关:如果你英文不好,说半天说不清楚,肯定是不行的。语法,行文,这些都可以说必不可少的。没人会接受一篇,根本读不懂的文章。也不会有人愿意一篇到处错别字的文章。六级不过,那就注定只能是别人帮你写文章,你挂名。另外科学写作和其他的英语行文也不一样,即便你过了六级,也不见得就达标了。
故事要合理:具体怎么讲故事,因人而异,就跟拍电影一样,每个人都可以不一样。但是,你不能在自己的故事里面有明显的瑕疵。比如前面埋了坑,承诺了某项优点,后面结果中却缺失。比如故事的逻辑推断不符合常理。……总之,你最起码要能自圆其说。
结果要过关:不管怎么绕,你没有可能在顶会上发表一篇明显比SoTA更差的文章。注意这里所谓的结果是个抽象概念,而不是具体的指标。如果别人准确率比你高,你可以跟人比速度,如果比人速度比你快,你可以跟他比消耗资源……总之,你要有一技之长,给你的方法定位准确的目标客户群。
话题要贴切:不是做图像的,都应该发CVPR。如果在投稿的时候,你发现很难找到对应的track。那就说明了,你其实并不合适投这个会。比如混沌图像加密之类的话题就不合适。
长的要好看:我犹豫再三,还是把此点列入。虽然reviewer不应该以貌取人,但是事实就是如此,长的不好看的文章,天生就被人歧视,又或者说,一眼就揭示出了投稿人的经验缺失,从而悲剧。在CV领域,画图做表的功夫尤为重要。怎么才是好的,这个没有固定答案,但是最起码,你要保证所有图表的一贯性,大小,字号,清晰度,长宽比,用色等等。当然如果你还在用word写文章,那就当我什么都没有说好了。
要有足够的计算资源:注意这并不是一个绝对标准,而是一个相对的。比如,你就一块GPU,那你还是别做imagenet这样的物体分类任务了,因为你烧不起。但是,如果你做降噪的任务,那一块好的GPU省省也够了。如果你只有CPU,那做传统算法也不见得就没有出路。总之要量力而行。
要有足够的编程基础:至少需要熟练使用python,基本的图像处理库,如opencv,skimage之流,机器学习sklearn之流,另外加一门常见的深度学习框架。如果连基本的编程都不会,类是啥都不知道,那么还是先补全了吧。
要有足够的理论基础:不管是数学还是机器学习,你至少得要知道,你在干什么。指望把别人现成的代码,改改就发顶会的,并不是不能做到。但是前提是,你得要真的知道每行代码在干什么。因为,不管逻辑上多不合理的模型,只要python不报错,你就能训练。所以,你必须要靠自己才能确认代码的确执行了,你想要的算法,达到了你的预期,而非完全不管不顾当个黑盒子。很多人跟风说DL炼丹,虽然我不否认有黑魔法的部分,但是其中也有不少老手一眼就能看出会导致练不出丹错误。
要有足够的时间:通常来说,从无到有,一篇顶会,基本需要3-9月的全职劳动。时间上的差别因人因任务而异。如果你没那么多时间的投入,那没啥好说的,洗洗睡吧。
要有足够的执行力:这其实和时间也很相关,但是经常被忽视。如果你指望在发顶会这件事情上,勤能补拙,不是说不可以,而是说,勤快并不能帮你太多——因为如果你不能在9个月中勤快发出第一稿去,那么几乎可以说,你再好的idea也可能变的没那么好了。因为9个月足够其他人把之前的SoTA推进一截了。这意味着,你要重新做实验,做比较。
要有足够的铺垫: 这点至少我认为是非常重要的。虽然不可否认,有学生第一次投顶会就中了,但是很负责的说,在其上我所花的精力是那些有过准备学生的3-4倍。从现实的角度出发,没人打游戏上来就干boss的,你总要打野升级,有点经验才行。
3.终于要说到选题了——这反而是我并不太看重的部分。至少和能不能发没太大的关系。
4.最后谈谈发文章本身
# 回答三
作者:匿名用户
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/283971272# 回答四
作者:武伟
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/284352462找公开课入门 花血本买两块1080显卡做实验(这是2017年的回答,现在应该得RTX 20系或者30系显卡了) 找一个方向深入了解,复现SOA的工作 把SOA的工作应用到某个垂直领域并找到一份实习,卖掉自己的显卡用公司集群做实验 了解更多方向建立比较完备的知识体系 在实习的公司transfer到一个比较强的组 开始在某些SOA的工作上做自己的改进 fail,debug,fail,debug...某一天突然work 写一篇paper并邀请有经验的同事peer review good luckPS:我组里招收有潜力的实习生,有意欢迎私信哈
# 回答五
作者:Xf Mao
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/64566768/answer/2218410771.极其规律的作息
2.勇敢尝试,勇于挑战
3.受虐狂
4.活在自己的世界中
如果觉得有用,就请分享到朋友圈吧!
公众号后台回复“ICCV2021”获取最新论文合集~
# CV技术社群邀请函 #
备注:姓名-学校/公司-研究方向-城市(如:小极-北大-目标检测-深圳)
即可申请加入极市目标检测/图像分割/工业检测/人脸/医学影像/3D/SLAM/自动驾驶/超分辨率/姿态估计/ReID/GAN/图像增强/OCR/视频理解等技术交流群
每月大咖直播分享、真实项目需求对接、求职内推、算法竞赛、干货资讯汇总、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企视觉开发者互动交流~