CV下一个风口在哪里?听听顶会审稿人怎么说

OpenCV学堂 2022-09-30 10:58

想要发一篇论文,怎么就那么难?

无论几岁的计算机视觉党,面对这样的灵魂拷问,很有可能都要陷入沉思。

0-1岁的科研人考虑的是, 谁来告诉我,哪个研究方向比较好,比较热门,比较不卷,比较好发论文。

2岁以上的科研人已然入坑,一时半会也爬不出来, 所以想着,求大神指导,怎么“抢idea”、怎么占坑、怎么快速发论文……

大多数CV研究生的最终目的地无非两个,工程上的或者学术上的。要么进大厂当算法工程师;要么成为Lab算法研究员。

而要到达理想目的地的前提条件是,有一份拿得出手的成绩——发论文的数量和质量无疑是最好的背书。

然而,导师时常无法抽出时间指导,想发论文却无人指点……

近年来计算机视觉绝对算是大热门。从各个顶会论文的收录情况也不难看出其热度,但总有些冷静的学生: 计算机视觉领域还有不卷的方向吗哪些方向比较好发论文?idea和创新方向从哪里来?

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目前来讲,CV领域的各个分支都依然大有可为,但不可否认的是相比以往又更卷了几分。

小编认识的一些手握多篇顶会的大神,每天依然在实验和论文中忙碌着,尤其是投稿DDL的前几天,通宵改代码,debug,完善论文

没有人会觉得已经发了足够多的顶会论文。大概只会觉得还不够卷……

大神们在怎么高效发顶会论文这一个层面上卷着,而更多的人,还纠结在,为什么没有idea,为什么好不容易想到的idea都已经有人做过了……

不论几岁的CVer,都需要一些来自大神的指点和点拨。

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俗话说,好的 idea 是科研成功的一半。一个有想象力的idea对科研人的重要性不言而喻。那么如何获取一个值得死磕的 idea?

idea 的形式多种多样,有原创的突破性工作,就像发明衬衫;也有排列组合、迁移、渐进的补充性工作,就像给衬衫装上纽扣和前衣口袋。

而要相对高效的获取idea,紧跟研究的热门风口是很好的选择。

作为计算机视觉领域当下的热门方向和焦点话题。很多专家和学者表示“下一个CV的风口可以指向Self-SupervisedLearning了”。

Self-supervised最大的优势是我们可以用大数据量的无标注数据来训练网络模型。现实中我们运用标签去标注图像,尤其是图像分割的标注,工作量非常大的巨大,而且成本非常高。所以解决这个问题,对人工智能发展的推动非常大。YannLecun(AAAI 2020)曾说自监督是AI的未来,如果自监督能够得到很好的大范围的应用,那么它就是AI本身。

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Henk老师带读论文篇目

CVPR2022 Oral- MAE

《MaskedAutoencoders Are Scalable Vision Learners》

亮点:设计了一种随机遮盖输入图片的子块,再重建子块像素的自监督任务。


Nips BYOL

《Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning》

亮点:在不使用负样本的对的情况下,仅通过构建正样本对进行对比学习。


CVPR Oral-MoCo

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

亮点:利用对比学习的方式构建正负样本对,进行自监督学习。


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参考资料:

TheFuture is Self-Supervised, Yann Lecun, AAAI2020, https://aaai.org/Conferences/AAAI-20/invited-speakers/


END

OpenCV学堂 专注计算机视觉开发技术分享,技术框架使用,包括OpenCV,Tensorflow,Pytorch教程与案例,相关算法详解,最新CV方向论文,硬核代码干货与代码案例详解!作者在CV工程化方面深度耕耘15年,感谢您的关注!
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