電腦視覺領域如何從別人的論文里獲取自己的idea?
- 2019 年 12 月 6 日
- 筆記
編輯:Amusi 來源:知乎
https://www.zhihu.com/question/353691411
本文僅作為學術分享,如果侵權,會刪文處理
電腦視覺領域如何從別人的論文里獲取自己的idea?
作者:Cheng Li https://www.zhihu.com/question/353691411/answer/900046621
發現看的人有點多 (為了避免誤導)感覺要補充說明下
如果只是A+B需要說明為什麼是non-trivial的
一般至少要改成A+B'
或者A+B+C比較容易發
比如之前搞過一篇
其實是Unsupervised Landmark + VUNet的decompose + CycleGAN
如果只是前面兩個term做到一半的時候試著投ICLR 就沒成。。。
後來把CycleGAN的部分做完CVPR就中了。。。
(因為好像點贊的人很多我們後面整理一下自己的publication,其實很多時候A+B'也可以做出還不錯的想法)
原來回答:
我其實有個不錯的想法。。。
找40篇比較新的oral paper
最好是開源的、你能看懂的、儘可能時髦的、大佬點贊的。
然後畫一個40*40的矩陣。。
對角線上的元素不看,還剩下1560個元素
每個元素看看A+B是不是靠譜
雖然可能99%都不靠譜。。。
但是還是有可能篩出來15篇左右的idea。。。。
(如果考慮交換性可能只有7篇也夠了。。。)
或者你找40篇比較新的不是你發的oral paper,
再找K篇自己的paper,也可以做這個事情。
這樣就不用排除對角元素了
個人的publication水平還不高
不過很多其實也不是A+B產生的。。
比如CNN之前的話
有一些是發數據集的
Pixel-level hand detection in ego-centric videos
有一些其實是一個經典pipeline裡面有A+B+C很多步
別人討論B,C等步驟比較多,但是A步驟也很重要
想出一個A的trick最後發展出一片文章
Face alignment by coarse-to-fine shape searching
A+B也可以有一些跨度大的時候,也能產生一些還比較有趣的想法。。
並不是簡簡單單的incremental work
比如把推薦系統用在分類器推薦(CNN時代之前)。。
Model recommendation with virtual probes for egocentric hand detection
分而治之也是常見思路,任何topic都可以加(CNN時代之前)
Unconstrained face alignment via cascaded compositional learning
還有有的時候看到別人RL+tracking的文章,想到手裡的聚類也可以這麼做,就搞了一個
A+B(不過步子扯有點大老是被拒後來就投了AAAI)
Merge or not? learning to group faces via imitation learning
今年還看到有人用GCN聚類所以結合GCN重新投了一篇。。。
(還沒release)
類似這樣。。
還有有時候可以做一些哲學討論,就不是簡單的A+B了
The devil of face recognition is in the noise
我好擔心老闆們看到這個說我誤人子弟啊。。。
作者:寫bug的程旭源 https://www.zhihu.com/question/353691411/answer/897499123
idea不是單單看論文就能想出來,很多場景下都可能有idea,這需要靈感。
你意思應該是research scope 或者research problems吧?
一般先看introduction和conclusion,會知道這篇論文做了什麼、貢獻是什麼、實驗結果,以及未來工作展望。future work可以作為一個啟發。如果文章研究方向、用的演算法你感興趣,可以去experiment那裡看看,設計思路、框架,去discussion那裡看看實驗分析,結果效果不好的地方都可能作為research problem。
那對應的解決方法——你的idea ,可能牽扯到你理論基礎底蘊、論文復現時候的靈感、實力應用場景的啟發等多方面。
如果上邊說的太抽象,那就一句話吧,復現你感興趣的論文,復現的過程中多想,就有idea了。
作者:張小雨 https://www.zhihu.com/question/353691411/answer/899997687
從論文題目,概要,引言,結論和討論入手。
首先談題目
每年的CS論文都很多很多,但是我們沒有精力一一閱覽,所以通過題目可以篩選掉很多自己不care的方向。可以減小自己尋找idea的精力成本。
其次,從概要入手,看論文主要針對什麼問題,大概方法是什麼,最後結論是什麼。牢牢把握住這三點。
最後看討論和結論部分,這裡往往是尋找idea的重點所在。看討論部分,有哪些問題說的不清楚,或者作者寫的不夠完善,一些現象的原因探究不夠徹底等等這些方面都可以嘗試著去挖掘。至於結論部分,也是如此,看作者運用了什麼方法,什麼評價指標,得出了什麼結論,可以思考方法是否最優,評價指標是否最好,如果更換以後,結論是否一致,如果一致的話,那麼可以驗證本文,如果不一致,那麼原因在哪裡,我們在進行這類研究時,需要考慮哪些因素的影響。
另外,對論文的整理歸類也十分重要,看得有一定數量以後,就會明白,針對某一個問題,主要研究方法有哪些,做的程度如何,理解需要改進,深入,補足,問題遷移到其他領域甚至是提出創新性方法的地方,這都是平時的點滴積累。
作者:LeapMay https://www.zhihu.com/question/353691411/answer/910600098
第一,先把別人論文里的程式碼復現一下,搞懂methdology,搞懂code,把別人的論文吃透。
第二,仔細琢磨論文里conclusion里的結語和下一步工作方向。
第三,尋找論文方法里的欠缺,模型是否可以優化,思路是否可以精簡,結合自己的儲備,初步判斷自己可以開闢的點,然後盡量和周圍大牛進行討論交流。
第四, 根據自己可以立足的點,著手理論推導和工程實現,進一步提煉idea。