深度学习纯小白如何从零开始写第一篇论文?看完这篇豁然开朗! |
您所在的位置:网站首页 › 栗子文章的感悟怎么写 › 深度学习纯小白如何从零开始写第一篇论文?看完这篇豁然开朗! |
📢前言
上个月小贾消失了一段时间,原因就是。。。 写论文去啦!!! 先拿我导的认可镇个楼: 本篇文章将分享我个人从迷茫地找方向→苦苦做了48次实验才高效涨点→写论文到头秃等等一系列真实经历,希望大家避免踩坑。 (其实论文交稿有大半个月了,本来准备论文中了之后再总结,但是外审时间比我想象中长,我怕自己忘记一些细节,所以先记录着~) 本文纯手敲上万字,全是干货,建议先点【收藏】 PS: (1)本篇适用于深度学习/计算机视觉/目标检测领域。 (2)本篇只是我个人经验分享,适合纯小白看。手握多篇paper或者sci大牛就不要浪费时间了,当然,非常欢迎有经验的大佬指正不足或者评论区分享经验,我们将不胜感激❤️ (3)本篇文章截图的一些论文都是我在学习过程中读到非常优秀的佳作,仅供学习分享使用,如有侵权请联系我立删。 来吧,上车! 目录 📢前言 🚀一、如何找论文方向? ☀️1.1 跟导师方向 ☀️1.2 自己选择方向 ☀️1.3 阅读相关论文 👑(1)顶会 👑(2)顶刊 👑(3)中文核心 🚀二、如何做实验? 🌻2.1 实验平台 🌻2.2 数据集处理 🌻2.3 Backbone(特征提取)的替换 🌻2.4 Neck(特征融合)的更换 🌻2.5 添加注意力机制 🎄(1)增加注意力机制不增反降问题 🎄(2)注意力机制的选取问题 🎄(3)注意力机制的位置问题 🌲1.首先加在Backbone部分 🌲2.SPPF(池化层)前后问题 🌲3.如果要加在Neck部分 🎄(4)注意力机制数量问题 🌻2.6 改进IoU 🌻2.7 改进NMS和激活函数 🌻2.8 优化参数 🚀三、如何写论文? ⭐3.1 Abstract—摘要 ⭐3.2 Introduction—引言 ⭐3.3 Related Work—相关工作 ⭐3.4 Method—方法 ⭐3.5 Experiments—实验 ✨(1)实验设置(Experimental Setting/Experimental Setup/Implementation details) ✨(2)对比实验(Comprason with previous method/ Comprason with other method/ Comprason with prior work) ✨(3)消融实验(Ablation Study) ✨(4)可视化分析 ✨实验美化工具 ⭐3.6 Conclusion—结论 写在后面 找到一个有价值的研究方向,这篇论文就已经成功了一半。 ☀️1.1 跟导师方向首先要和导师沟通,了解导师目前有什么项目或者未来几年的研究方向是什么?充分考虑导师同一方向的好处在于你之后的研究可以得到一定的有价值指导,如果方向不一样,导师最后也只能给你论文格式上的指导或者其他的技巧了。 所以建议大家先面对面和导师沟通一波,再确定自己的论文方向。 ☀️1.2 自己选择方向如果导师让你自己选方向(放养型)或者导师的方向你不感兴趣,那么就要自己找方向了。 那么如何自己找呢? 就拿我自己的CV领域中的目标检测举个栗子。 按照现在流行的写法,首先要提出一个具体场景,然后针对该场景解决实际问题。 场景又多又杂,我刚开始也是无从下手,故拜托师兄: 嗯嗯。。。 想想。。。 然后就没有后续了。 。。 后来我自己去看各种论文,慢慢找到了idea! 我们先看看下面几篇: ![]() ![]() ![]() ![]() 对于场景的选择: 不要太烂大街,可以选择偏冷门的,但一定要具有实际意义。对于检测对象的选择(数据集): 建议使用公共数据集(一是认可度高,二是方便进行的对比实验,三是容易获取) 。PS: 有一个小思路,那就是根据自己学院特色来写。比如xx农业大学的就可以做花果蔬菜的检测,xx交通大学的可以做车辆、交通指示牌的检测,xx海洋大学可以做海底生物检测,xx医科大学可以做医学图像的识别(更多的是分割)等等。 总结一下就是: 自己感兴趣+有实际意义+资源容易获取+没那么烂大街 ☀️1.3 阅读相关论文确定了大致方向之后,我们就要重点看对应领域的论文。看得多了,你就能发现大家都在研究什么,用了哪些涨点的tricks,有哪些需要继续研究的地方,再根据你的数据集制定研究方案。 分享一些论文查找的链接: 👑(1)顶会 序号简称全称简介网址1 ICCV IEEE International Conference on Computer Vision国际计算机视觉大会,由IEEE主办。是计算机视觉三大会议最高级别Accueil - International Conference on Computer Vision - October 2-6, 2023 - Paris - France - ICCV2023 (thecvf.com)2ECCV European Conference on Computer Vision欧洲计算机视觉国际会议。是计算机视觉三大会议之一,每两年召开一次,与ICCV正好错开。首页 |ECCV 2022 (ecva.net)3CVPR IEEE Conference on Computer Vision and Pattern RecognitionIEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议一般在6月举行,举办地是美国,是一个一年一次的会议。The Computer Vision Foundation – A non-profit organization that fosters and supports research in all aspects of computer vision (thecvf.com) 👑(2)顶刊 序号简称全称出版社网址1TPAMIPattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on IEEE IEEEIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence / IEEE Xplore2TIPImage Processing, IEEE Transactions onIEEEIEEE Transactions on Image Processing / IEEE Xplore3IJCVInternational Journal of Computer VisionSpringerInternational Journal of Computer Vision / Home4TMMMultimedia, IEEE Transactions onIEEEIEEE Transactions on Multimedia / IEEE Xplore5PRPattern RecognitionrElseviePattern Recognition - Journal - Elsevier6TCSVTTransactions on Circuits and Systems for Video TechnologyIEEEIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 👑(3)中文核心 序号名称网址1计算机学报http://cjc.ict.ac.cn/2软件学报http://www.jos.org.cn/jos/home3自动化学报http://www.aas.net.cn/4计算机研究与发展https://crad.ict.ac.cn/CN/1000-1239/home.shtml5计算机辅助设计与图形学报https://www.jcad.cn/jcadcms/show.action?code=publish_402880124b351f94014b3546c556000e&siteid=1000006中国图像图形学报http://www.cjig.cn/jig/ch/index.aspx更多可以看:2022年最新计算机视觉领域论文查找链接总结—最近五年,直链论文,建议收藏 读论文的时候要注意,不是非要每篇论文都要将内容都阅读完,这样太浪费时间了。重点看一看目录、摘要还有实验部分就可以快速了解到这篇论文主要干了什么?还有什么可以研究的方向?这样你一天能看非常多的论文,看得多了,自然就会知道自己喜欢什么方向,该怎么去做下一步研究,别着急~❤️ PS: 除了顶会顶刊,我们还可以重点看看硕博的毕业论文,一般在结论之后都有展望,这些展望有时候就是现成的创新点和研究方向。 不知道大家一开始有没有一种这样的感觉: CSDN上有很多大佬:迪菲赫尔曼、芒果汁没有芒果、魔鬼面具、一休哥※、加勒比海带66等等(感谢我的网络导师们!❤️),提供了很多改进方法,那么我随便挑几个不错的组合一下不就行了?so easy!(* ̄▽ ̄*)ブ 一开始我也是这么想的,挑几个最新的,非常自信地将思路跟我导师阐述。 ̄︶ ̄ 我导师直接一句话:“你实验了吗?出结果了再汇报。” ̄. ̄ 我又马不停蹄回去做实验。ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ 搭建完模型,没报错,OK!能跑通,nice!接下来就是见证奇迹的时刻啦! |
今日新闻 |
推荐新闻 |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |