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自己大二下学期中比较幸运加入到科研组里做的方向是3D人体姿态估计不过由于是一个全新领域基本也是自己这个小白探索所以成果甚微。在八月初由于各种原因退出了组但是在这期间收获还是蛮多的我想在此总结一下然后也方便做接下来自己的一些科研规划
1.1 收获
1关于科研本身
初步了解了科研的大致过程老师会给一个选题然后我们会去调研该方向的已有的顶会论文选择baselinebaseline就是我们对标的文章发现对标文章的不足可提升的空间然后自己基于各种论文针对baseline的不足提出自己的Idea。之后我们写代码做实验验证自己的Idea如果效果不太好再去尝试新的Idea如此反复最后撰写论文
2关于沟通交流
六月初开始和北大的实验室合作也参与到了北大实验室的每周的组会他们每周会做周报每个月还会有一次月报。
让我比较震撼的是师兄们的组会的汇报清晰明了有着明确的目标完成情况未来一周的工作计划等等
我渐渐意识到组会的汇报还是很重要的
一方面我觉得可以锻炼我们把一个事情尽可能通俗简单地讲给别人也反映着我们自己对于特定方法的理解有多深这其实是费曼学习法另一方面可以锻炼我们的表达能力在组内解决问题时尤为重要。
同时我觉得和老师及时沟通很重要每天遇到什么问题及时向老师汇报寻求师兄帮助这样的话避免问题积攒
3关于论文投稿
我的指导老师们师兄们都会抓住每一次投稿机会即便不中稿也无所谓因为科研本身不是一帆风顺的在这个过程中可能会收获到审稿人的意见这些意见对于我们改进论文质量有着很大的帮助
4关于Idea
新的idea这本身可能也是比较难的
我个人觉得要做好已有论文的对比分析已有论文的各种方法要熟悉
同时老师建议我们每天都要养成看最新论文的习惯看最新的方法
5关于代码
有了Idea 就要通过代码实现了但是实现过程中也会碰到很多问题我也深刻感受到自己的代码能力弱但解决这些问题的过程会实实在在提高代码能力因而一定要着手去做一些项目
6此外
我觉得最最最重要的
就是学会把一个模糊问题清晰化具体化拆解成一个一个小问题然后各个击破
寻求老师或师兄帮助的时候也应该是具体的细节的问题告诉老师自己有哪些尝试等等
2 重新出发
计划
1对于经典论文经典方法坚持阅读paper养成阅读论文总结论文的习惯同时计划出一个读论文系列来监督自己
2继续加入到一些项目中
3学李沐老师的《动手学深度学习》提高代码能力同时补一些数学知识
每天通过阅读论文来掌握领域新的想法加深对现有方法的理解掌握新的分析问题的方式思考现有方法不足提出新的想法。通过阅读/撰写代码加快自己实现想法的速度。通过撰写ppt 提升自己的理解和表达。
网上查阅了一些建议
2.1 如何提出好的idea
参考 Zhuoweis Research
1增加/替换/改变原来问题的某个维度提出一个新的问题。如从image caption到video caption, 从语义分割到全景分割
2结合多个解决方案/问题提出新的解决方案/问题NextAB。如同时生成单物体与分割图datasetGAN
3重新思考问题的定义如目标检测中极值点/中心点的检测
4拿着锤子找钉子这个锤子是比较 general 的计算方法比如将因果学习应用到视觉的各个领域把对比学习应用到表征学习的各个领域
5给问题增加一个褒义词faster, multi-scale, progressive, dynamic, adaptive, non-parametric, , hierarchical, personalized, opencascade, invariant / XXX-aware (scale/shift/rotation/occulsion/deformation)
6) 找到目前方法的问题
2.2 其他优秀可学习的博主
(8 封私信) CV技术指南 - 知乎 (zhihu.com)
公众号 计算机视觉
公众号 视觉智能VINT
公众号 学姐带你玩AI
欢迎大家来和我交流一起进步
