论文经验 - 计算机视觉(CV)方向
论文经验 - CV方向
- 前言
- 顶会顶刊介绍
- 顶级会议
- 顶级期刊
- 检索论文
- 顶会期刊官网
- 综合数据库
- 特殊检索
- GitHub
- 公众号
- 搜索步骤
- 阅读经验
- 注意事项
- 论文命名方式
- 论文内容(总结)
- 论文代码
- 理解知识点
- 理解公式
- 解释公式
- 20分钟速读英文文献
- 工具
- 笔记
- 论文写作
前言
本篇博客介绍计算机视觉(CV)方向检索和阅读论文的一些经验。内容包含顶会顶刊介绍、检索论文、阅读经验、论文写作。
顶会顶刊介绍
若想更加详细的了解,可以参考 CCF推荐会议/期刊目录,本文仅从以下2个领域对常见的顶会顶刊进行总结:
- 计算机图形学与多媒体
- 人工智能
顶级会议
A类
- CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
- ICCV: International Conference on Computer Vision
- ICML: International Conference on Machine Learning
- NIPS: Annual Conference on Neural Information Processing Systems
- AAAI: AAAI Conference on Artificial Intelligence
- ACM MM: ACM International Conference on Multimedia
- SIGGRAPH: ACM SIGGRAPH Annual Conference
- IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence
B类
- ECCV: European Conference on Computer Vision
暂无评级
- ICLR: International Conference on Learning Representations
顶级期刊
A类
- TPAMI: IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence
- IJCV: International Journal of Computer Vision
- TIP: IEEE Transactions on Image Processing
B类
- TNNLS: IEEE Transactions on Neural Networks and learning systems
- Pattern Recognition
检索论文
顶会期刊官网
- IEEE:IEEE Xplore
- CVPR 2020:CVPR 2020 Open Access Repository
- dblp_CVPR:CVPR
- dblp_ICCV:ICCV
- dblp_ECCV:ECCV
- And so on
综合数据库
- dblp:dblp: computer science bibliography
- arXiv:arXiv.org e-Print archive
- 百度学术:百度学术
- Google学术:Google 学术搜索
- 中国知网:中国知网
- 万方数据库:万方数据知识服务平台
特殊检索
- Paper with code:The latest in Machine Learning | Papers With Code
- Paper without code:Papers without code - where unreproducible papers come to live
GitHub
带有Awesome字样的GitHub仓库,一般会整理出对应方向的优秀论文。
例如:
目标检测方向:GitHub - amusi/awesome-object-detection
语义分割方向:GitHub - mrgloom/awesome-semantic-segmentation
GAN方向:GitHub - kozistr/Awesome-GANs
图像上色方向:GitHub - MarkMoHR/Awesome-Image-Colorization
公众号
- CVer
- 计算机视觉life
- 机器学习与生成对抗网络
- And so on
搜索步骤
中文文献
在中国知网、万方数据库、百度学术、谷歌学术等支持中文文献的检索数据库进行搜索。
外文文献
在对应方向的顶会期刊中搜索(例如计算机视觉方向的3大顶会),或在dblp和arXiv等综合数据库搜索。
阅读经验
注意事项
- 一开始看论文时不要追求速度,要尽量把论文中的所有知识点搞懂,打好基础,达到触类旁通的效果。
- 网上的博客可以辅助理解论文,但不能只看博客不看论文。
- 要给自己消化论文的时间,不能盲目的一直读论文,论文读累了可以考虑做其它事情,比如看代码、做实验、做项目,这样吸收效果更好。
论文命名方式
会议/期刊_年份_名称.pdf
或
会议/期刊_年份_作者_名称.pdf
论文内容(总结)
- 方法简介:总体框架
- 论文信息:标题、收录、时间、作者
- 摘要:动机,贡献,方法,实验
- 动机:困难与挑战,解决了什么问题
- 贡献:贡献点,效果
- 方法:总分格式,总体框架,详细介绍
- 实验:定量实验,定性实验,消融实验
- 结论:贡献,优点,不足,为何要读,对自己有何帮助,对他人有何借鉴意义
论文代码
- 如果论文作者有代码并开源的话,一般在论文的
Abstract
和Introduction
里会提到(可能在注释中)。 - 如果论文作者没有代码,第三方有代码的话,一般在github上可以搜到。
- 在paper with code网站上搜索,也可以知道某篇论文有没有对应的代码。
理解知识点
要搞清楚知识点的5W:What,Why,How,When,Where。
可以先搞清楚比较基础的3W:What,Why,How;再搞清楚2W:When,Where。
- What:定义,即含义。包括理论含义和抽象含义。
- Why:为什么,即动机。解决了什么问题。
- How:怎样做的,即流程。解决问题的过程。
- When:时间,即什么时候使用。
- Where:位置,即用在哪里。
理解公式
- 理解公式时,先搞懂这个公式的作用,然后摸清各个符合代表什么,根据后面的解释进行理解。
- 如果不行,上网搜相关博客进行理解。
- 再不行看参考文献和参考文献的参考文献。
- 再不行请教学长学姐。
解释公式
- 作用
- 符号
- 原理
20分钟速读英文文献
前提:有道词典取词划词插件。
5+5+10分钟:
5分钟摘要,动机+贡献。
5分钟整体网络架构。
10分钟细节(方法细节+loss函数)。
工具
- Adobe Acrobat:专业级PDF文档查看器/编辑器,可以组织页面,编辑页面,高亮,标注,导出为docx格式。
- Typroa:Markdown语法编辑器,支持LaTeX数学公式,支持代码块高亮,可做笔记。
- 有道词典:包含取词和划词插件,设置开机自启。
- 思维导图:按分类记录自己已读论文、在读论文和要读论文。
笔记
- 论文总结
- 基础知识
- 英文专属名词
论文写作
LaTeX教程及LaTeX数学公式请参见我的其它博客,链接如下:
LaTeX教程
LaTeX数学公式
英文写作注意事项:
内容暂略。
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