大家好,我是小 G。
論文通俗來說是本科和碩士的升學助力,也是學術界的硬通貨,更是未來工作的加分項和敲門磚。
論文的寫作對很多學生來說,是一種挑戰。有些學生不知該如何對論文做選題,更多的學生則是對畢業論文寫作到底有什麼要求不清楚,不知從何下手,常常為畢業論文發愁。
我跟幾位 CVPR、ECCV 等頂會審稿人聊了聊,總結輸出如下文,希望對大家有啟發。
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《頂會審稿人論文寫作乾貨》
論文寫作的分為四個順序:閱讀論文→確定創新點→Coding/實驗→論文寫作。
閱讀論文
發表論文的前提是大量閱讀論文!!!文獻閱讀分為三個階段,初期找方向,中期重點突破,後期廣泛涉獵。
初期讀論文需要逐字精讀,方向不必嚴格限定,感興趣論文涉及的論文鏈都可以去讀。一篇論文用時一天,英文論文 + 中文分享,前期閱讀論文數量 30 篇以上,可以提高學術英語閱讀能力和專業術語積累。
中期讀論文要重點精讀,嚴格限定研究方向和方向涉及的論文鏈。重點論文時間控制在半天,泛泛論文是一小時,重點論文重複讀 + 源碼學習,論文閱讀數最好為 10 篇以上。了解學習技術演進、學習方法創新和整理創新方法鏈。
後期少數精讀 + 大量泛讀,不限定方向,自己重點方向 + 涉獵方向。
重點論文兩小時,泛泛論文半小時,跟隨研究方向的最新發展,了解其他方向的大致進展,思考創新點引進嫁接。
《頂會審稿人論文寫作乾貨》
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確定創新點
可以從以下四個方面確定自己論文的創新點:
1. 數據集的改動:噪聲、幾何變換、遮擋、光照條件、場景依賴
2. 模型的問題:模型體積、推理速度、收斂困難、非端到端、後處理優化
3. 結構替換:transformer、FCN、AE、
4. 特定場景的應用:通用模型考慮泛化能力 — 特定應用考慮專用性。比如夜間檢測、水下檢測、魚眼相機檢測。
《頂會審稿人論文寫作乾貨》
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另外就是要記住 A+B+C/2.5 法則
A:本研究方向的繼承性創新點(自然演進)
B:其他方向的既有方法(嫁接到其他任務)
C:細節上的創新(數據增強 / 數據集 / 損失函數設計)
例如下面這篇CVPR2021: CutPaste,運用的就是 A+B+C/2.5 法則。
A:自然演進 cutout—cutpaste+B:既有方法 將自監督學習的 pretask 應用於異常檢測 + C:細節創新 高斯概率密度估計(GDE)判斷異常
(CVPR2021: CutPaste)
《論文寫作指導資料》
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Coding / 實驗
原則:1 篇論文代碼復現(至少讀懂代碼實現)>> 跑通多個項目 demo
1. 找到 baseline 論文的代碼;
2. 在 baseline 代碼上實現期望功能的最小化實現;
3. 逐步實現最終的功能代碼,同時做實現驗證各部分設計的效果。
論文寫作
01:寫作策略:
選擇 2 篇左右的範文,去分析論文結構(Introduction)、重點詞句(Related Work)、語言風格(Method)、實驗設計(Experiment)、繪圖風格(Conclusion)和故事設計(References)。
02:論文寫作技巧
(1)論文寫作技巧 —— 注意標題
用⼀句話概括你所做的工作
考慮搜索引擎的影響,包含關鍵詞
可以新穎一些
(2)論文寫作技巧 —— 首頁加圖
(3)論文寫作技巧 —Introduction 直接列貢獻
不用介紹各個部分如何組織的;
直接說做出了哪些貢獻;
標明貢獻位置。
這邊也給大家準備了《頂會審稿人論文寫作乾貨》,全部看完的話,寫篇優秀論文不在話下。
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《頂會審稿人論文寫作乾貨》
以下是論文寫作乾貨詳細大綱
《AI 論文寫作導論》
第 1 課 科學研究的基本流程
1. 科學研究的定義
2. 人工智能與機器學習
3. 機器學習研究的基本流程
第 2 課 科學的尋找和總結文獻
1. 文獻的定義
2. 科學的尋找文獻
3. 科學的總結文獻
第 3 課 尋找研究痛點和研究方向
1. 尋找研究痛點
2. 尋找研究方向
第 4 課 常用的機器學習研究平台
1. Caffe
2. PyTorch
3. TensorFlow
4. Keras
第 5 課 常用論文的寫作和繪圖工具
1. 準備工作
確定方法流程
確定創新點
確定方法細節
2. 撰寫方法章節
基本結構
主要內容
段落寫作
第 6 課 回顧和總結
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《AI 論文寫作導論資料》