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CV入门论文权威发布_论文范文大全80篇(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

CV入门论文

每日CV论文27𐟔劧𛏨🇤𚆤𘀥‘觚„调整，今天终于回归正轨，继续分享每日的CV论文！虽然今天浏览的论文没有特别吸引我，但还是回头看了看昨天的两篇。 1️⃣ 多样性鼓励的聚类算法 𐟓ˆ 来自玛丽女王大学的研究，评分4分。这篇文章提出了一种基于diverse clustering的改进算法。Diverse clustering是通过训练多个head来进行ensemble learning，而本文通过优化不同head之间的相似度，使其不低于某个阈值，来保证ensemble的多样性。这个阈值是通过计算不同head聚类结果的mutual information来自动决定的。整个算法非常自洽和明了，能够轻松应用于多种不同的diverse clustering backbone（论文中测试了十一种）。我觉得这是一个不错的研究方向。 2️⃣ CLIP Prior引导的少量学习 𐟓š 来自港城大和港中大的研究，评分3分。这篇文章通过优化CLIP模型在下游任务训练集上的分布，包括inter-class similarity和inter-class variance，来提取出和训练集最有关的特征维度，从而实现高效而robust的transfer few shot learning。作者还提出了APE，通过一系列复杂的相似度计算将提取出的特征维度应用于下游任务。所谓的“复杂的相似度计算”真的很复杂，涉及到训练数据、测试数据和文字prompt的三方互动，感觉需要花一番精力才能彻底理解。APE的变体APE-T则是通过加入可训练的residual来调控相似度计算的过程。实验方面看起来也很solid，不过我个人对这种完全依赖复杂预训练模型的representability的方法不是很感冒，所以就扣掉一分吧。希望这些分享对大家有所帮助！

如何从CV论文中挖掘创新点？在CV领域，从别人的论文中获取灵感并形成自己的idea，其实并不难。以下是一些实用的步骤和方法：阅读并筛选论文 𐟓š 首先，找一些比较新的oral paper，大概40篇左右。最好选择那些已经开源、容易理解、时髦并且得到专业人士认可的论文。然后，画一个40*40的矩阵，不考虑对角线上的元素，这样还剩1560个元素。对于每个剩下的元素，检查一下A和B是否靠谱，这样有可能筛选出大约15篇有价值的idea。构建理论框架 𐟏›️ 接下来，构建一个理论框架，将A和B的本质隐藏起来。通过推导过程，发现A和B都是这个理论框架下的特殊情况。最后，通过编写代码实现A+B的功能。提出更通用的表达方式 𐟓ˆ 如果我们说A和B是属于同一个框架，那么我们可以提出一个更通用的表达方式，就是将A的一部分与B的一部分相结合，这样的表达方式可以用alpha A + (1-alpha)B表示，其中alpha是一个介于0和1之间的数。当我们选择alpha取中间值时，效果会更好。非平凡性的说明 𐟓 如果只是简单的A+B，需要说明为什么是non-trivial的。一般来说，改成A+B'或A+B+C比较容易发paper。推荐工具 𐟛 ️ 以下是一些推荐的宝藏工具：麻省理工的深度学习代码实现：包含了经典深度学习论文的代码实现，每一个都有详细的代码注释解释了实现过程和技巧，并提供了一些试验结构进行参考。斯坦福CS230课程的DL代码模板：基本上我看的论文源码里，至少有一半都是套用了这个模板，主要分为pytorch和tensorflow两个版本，里面的模板有CV和NLP两个方向的example project。 24篇经典DL论文代码复现的资源：每一个都有详细的代码注释，并且解释了实现过程和技巧，方便大家深入去了解经典的DL论文和算法，以及代码复现的流程。希望这些方法和工具能帮助你在CV领域找到自己的灵感！

大学申博全攻略：从导师联系到论文精读 𐟌Ÿ 导师联系：已经筛选出7位导师的联系方式，接下来需要进一步了解他们的研究兴趣和学生的参与度，以便更精准地准备材料。 𐟓‹ 简历准备：已经完成了CV的撰写，英文版只需进行最后的修改，确保两版同步更新。 𐟓砩‚𖦒𐥆™：已经写好了给导师的推荐信邮件，准备发送。接下来需要撰写给其他老师和学生的推荐信邮件。 𐟓… 目标日期：至6月15日，计划完成以下任务：与导师m讨论推荐信事宜，并打电话给gf 与导师e讨论推荐信，并安排视频通话与导师a讨论推荐信，并安排视频通话完成导师z的推荐信原稿以导师oy的论文为基础，进行深入研究并制作脑图 𐟓š 基础知识学习：阅读epi课本，使用marginnote3进行笔记整理学习并掌握mn3工具完成leetcode的SQL50题及相应课程阅读咸鱼书，完成所有内容 𐟓ˆ 必备成绩提升：复习GRE单词，完成相关题目 𐟓„ 申请材料准备：每天至少精读2篇论文，泛读3篇，以提升申请材料的质量通过这些步骤，我计划在申请季中取得更好的成绩，希望这些分享对大家有所帮助！

博士申请CV加分项：论文和项目全解析在申请香港的院校时，大家应该了解，他们更倾向于认可C刊，而不是国内的省级期刊。不过，即使你的论文不是C刊，但如果有省级期刊或国际会议的论文，也会在一定程度上增加你的竞争力。那么，什么样的项目会在你的CV中更加增光添彩呢？首先，由你作为第一或第二主持人的省级以上项目会非常加分。我曾问过一个关系不错的博导，他说如果这个项目是校级的，而且学校是知名的公办院校，即使是校级项目中的重点项目，也会有一定的加分效果。如果你的学校不是非常出色，那么省级项目就显得尤为重要。据我的老师所说，他们非常认可省级项目的重要性。但是，如果你只是省级项目的第三人或更靠后的位置，那么这个项目就不能算作是你的。此外，有些人可能参加过国家级的项目，但如果在国家级项目中只是最末位的参与者，那么能否得到认可就因人而异了。这要看你套词的导师和浏览你CV的老师们是否认可。所以，划重点：即使是校级项目也没关系，但一定要是由你作为第一或第二主持人的项目才有效。如果实在发不了C刊，有国际会议和省级期刊也是比没有的人强。最后，由你作为第一或第二参与人的省级以上项目是最好的。祝大家申请顺利！

肝论文秘籍！AI助你上岸大家好，我是一个人工智能专业的“肝论文”达人！𐟒갟“š 本以为本科期间的论文就已经够让我头疼的了，但读了研之后才发现，没有最“卷”的专业，只有更“卷”的论文。先来聊聊我的情况吧。我从大三开始准备论文，一方面是因为本科论文的压力，另一方面是因为我想读研，甚至还有读博的打算。所以，我比较早地开始了准备工作。主要版块分享人工智能入门 𐟚€ 刚开始的时候，我对人工智能的了解非常有限。于是，我从基础入手，逐渐了解了各种算法和模型。 Paper带读 𐟓– 我读了大量的学术前沿论文，尤其是和本专业相关的论文。这个过程非常辛苦，但也有老师进行指导，让我受益匪浅。算法能力提升 𐟒𛊠 这一阶段真的是强推！我主要学习了CV、NLP、时间序列和多模态这四个方向。理论和实践相结合，让我对算法有了更深入的了解。如果以后想从事算法工程师或程序员，这一阶段真的是非常完善。人工智能领域论文指导 𐟎 这个阶段的内容非常多，包括计算机视觉、自然语言处理、多模态、医学领域以及机器学习和深度学习的论文指导。1对1的指导真的非常棒！定好目标后直接冲，努力就完事了。实践经历 𐟔犠当时论文没头绪的时候，我从读前沿论文开始。我是那种需要被牵着走的人，幸运的是，训练营的班主任真的是拽着我走（真的非常感谢他）。一边看论文，一边做一些简单的实操，前期就这么过来了，算是打开了我的专业思路。后来本科的毕业论文也顺利完成了，我选的是多模态的一个细分领域。研究生阶段的准备 𐟎“ 现在我已经开始准备研究生阶段的论文了。学校的导师属于放养式的，最多只是督促一下。从研究生一开始，我就已经和“深度之眼”的小享提前商量了研究生阶段的科研论文，需要他们的帮助。小享给我匹配的导师真的很优秀，这可能就是站在巨人的肩部上，才能够得更远吧。总结 𐟌Ÿ 既然选择了这个专业，那么在前期多花一点准备确实是值得的，尤其是对于想要读研或者读博的人来说。与其一个人闭门造车，不如找个导师带一带。感谢所有帮助过我的人！希望我的经历能给大家一些启发和帮助！𐟒က

如何在CV中展示你的学术研究论文 𐟌Ÿ 如果你正在申请文学、社会学、人类学等偏学术理论专业，那么在CV中突出展示你的学术研究能力至关重要。而将你发表的论文写进CV，正是展现这一能力的重要方式。 𐟓š 首先，我们需要理解三个关键术语：Publication、Project Experience和Research Experience。 𐟔 接下来，让我们更正一些关于研究经历的常见误区： ✅ 研究不必涵盖规范学术论文的所有部分。 ✅ 研究可以是小规模的，不一定需要大规模的实验。 ✅ 研究不一定要获奖。 𐟓 现在，以一篇规范的学术论文为例，我们来展示如何写CV中的论文部分： 1️⃣ 文献综述：你进行了哪些方面的文献回顾？如何分类相关文献？例如：Carried out literature review on theory/field, synthesizing relevant studies in the field of [你的研究主题]. 2️⃣ 研究方法与数据收集：你使用了什么研究方法？如何收集数据？例如：Designed [研究方法（如问卷、访谈大纲、实验）] and distributed/executed it to collect data relevant to [数据性质]. 3️⃣ 数据分析：你使用了什么方法分析数据？一般分为定性和定量分析。例如：Analyzed collected data through [研究方法（如回归分析、相关性分析、案例研究、叙事分析）] using [分析工具（如SPSS）] to draw conclusions about [研究话题]. 4️⃣ 讨论与结论：基于数据分析，你讨论了哪些话题？得出了什么结论？例如：篇幅有限，请参考内页图。 𐟒ᠩ€š过以上步骤，你可以在CV中清晰地展示你的学术研究能力和论文发表情况，为申请增加亮点。

𐟌Ÿ 算法岗入门全攻略：从零到一的旅程 𐟌Ÿ 如果你渴望进入互联网算法岗，这里有一份精心准备的学习路线，帮助你从零开始，逐步迈向成功。 𐟔 计算机基础：首先，你需要掌握编程语言、数据结构和线性代数等基础课程。Python 是主要的学习语言，结合数据结构进行代码实践。Leetcode 是一个不错的平台，可以帮助你提升编程思维。 𐟓š 算法基础：接下来，学习机器学习和深度学习的基础知识。推荐阅读周志华的《西瓜书》，然后是吴恩达的机器学习课程和深度学习课程。此外，还需要关注最新的网络模型，如Transformer、VIT、GAN 和 Diffusion，可以通过小破站视频进行学习。 𐟌 前沿方向：了解当前的算法趋势，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态、图像生成、大语言模型（LLM）、自动驾驶等。选择你感兴趣的方向进行深入探索。 𐟏—️ 模型实践：针对感兴趣的方向，阅读优秀的GitHub开源代码，锻炼模型训练和推理能力。同时，学习Pytorch深度学习框架，理解其基本原理。 𐟒𜠩ṧ›…导：参与高质量的项目辅导，了解大厂的技术需求，提升实践和认知能力，同时增强简历和面试技巧。 𐟓– 论文阅读：根据项目辅导的方向，搜索并阅读前沿论文，提升论文阅读能力和算法理解。推荐在arXiv或历年顶会上搜索论文。 𐟎“ 科研论文：如果条件允许，发表1-2篇高质量的科研论文。如果没有实验室资源，可以专注于实践。 𐟒𜠥𙠯𜚥﹤𚎥𚔥𑊧”Ÿ来说，寻找与项目辅导方向相关的互联网大厂实习机会，丰富简历并增加对大厂技术的认识。 𐟎‰ Offer到手：按照上述流程进行，你在正式求职时，大概率能够拿到算法岗位的offer。 𐟌Ÿ 总结：在大学期间打好计算机基础，明确未来的方向。硕士期间注重项目或论文，并争取实习机会。整体完成这些步骤后，你将能够超越90%的算法岗求职者。如果你还有一年就参加秋招，那么关注项目辅导和实习是关键。

代码看不懂？4招轻松搞定！嘿，大家好！最近有不少朋友跟我抱怨，说深度学习的论文代码简直看不懂，尤其是CV方向的。别担心，今天我就来给大家分享一些实用的小技巧，希望能帮到你们。从简单的代码开始 𐟓– 首先，如果你是初学者，老师没有特别要求你研究某个特定的算法，那你完全没必要一开始就啃最复杂、最先进的代码。相反，找那些文档详细、结构清晰的代码来学习会更好。比如，mmdetection的代码虽然写得很规范，但确实有点复杂。我建议你可以先从单个算法的代码开始，这样更容易上手。接下来，仔细阅读项目中的README文件，特别是教程和入门指南部分。如果遇到不明白的地方，可以自行搜索相关信息，力求对每一句话都理解透彻。这样能帮助你更好地掌握所学知识。找到入口文件 𐟚ꊊ在源代码中找到入口文件，比如main.cpp、train.py、test.py等。这些文件通常作为程序的起点，包含了整个程序的流程和功能实现。通过阅读这些文件，你可以大致确定哪个部分用于读取配置文件，哪个部分用于读取图像，以及哪个部分是主函数的位置。这样有助于你更好地理解代码结构和功能实现。使用集成开发环境 𐟒𛊊推荐大家使用集成开发环境（IDE），比如PyCharm，并配置好相应的开发环境。这样，当你遇到不熟悉的函数或变量时，可以直接跳转到相关位置查看详细信息，提高代码阅读效率。此外，你还可以绘制代码的流程图或结构图，以帮助自己更清晰地理解代码的执行流程和组织结构。先运行程序 𐟏ƒ‍♂️ 在开始阅读代码之前，建议你先按照说明安装并成功运行程序。如果能够正确输出与README文件中描述的信息相符，那么你就可以开始深入研究了。确保程序正常运行可以让你更好地理解代码的功能和逻辑。推荐工具 𐟛 ️ 麻省理工的深度学习代码实现：包含了经典深度学习论文代码实现，每一个都有详细的代码注释解释了实现过程和技巧，并提供了一些试验结构进行参考。斯坦福CS230课程的DL代码模板：基本上我看的论文源码里，至少有一半都是套用了这个模板。主要分为pytorch和tensorflow两个版本，里面的模板有cv和nlp两个方向的example project。你能读懂这套代码，基本深度学习框架就有了。 24篇经典DL论文代码复现资源：每一个都有详细的代码注释，并且解释了实现过程和技巧，方便大家深入地去了解经典的DL论文和算法，以及代码复现的流程。希望这些建议能帮到你们，祝大家都能顺利搞定深度学习论文代码！𐟒ꀀ

AIGC vs 推荐，选哪条路？ 1. AIGC智能创作领域正处于起步阶段，各种新模型不断涌现，未来5~10年可能迎来显著发展。然而，短期内难以直接盈利，且新技术带来的冲击也不容忽视。此外，CV算法的门槛较高，没有一两篇顶会论文很难获得offer。推荐算法方面，传统的搜广推业务已经趋于稳定，下限有保障。秋招经验贴显示，很多人无论文靠实习就能斩获SSP，但似乎缺乏更进一步的发力点。如果你有机会选择，会选择全力投入AIGC算法还是推荐算法呢？这也是我最近在考虑的问题。目前我研二，曾做过一段时间的text2image研究，但面对每天层出不穷的论文和被抢先发表的idea，感到非常头疼。目前我的研究方向产出的论文与搜广推有一些关系，但与CV完全无关。实习经历全是text2image方向，这种矛盾让我难以做出下一步选择。据说要找到CV方向较好的工作或继续读博，还需要至少一篇相关的论文。到底是选择搜广推的实习还是继续全力投入AIGC呢？希望能得到大家的建议。

从零开始深度学习：你的5步指南 𐟌Ÿ 第一步：基础学习 𐟓š 无论学习什么技术，坚实的基础是关键。推荐从《深度学习》这本书开始，它是由Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aaron Courville合著的，被誉为深度学习的“圣经”。同时，补充Python和NumPy等基础编程知识，让代码不再成为你的障碍。𐟓–𐟒𛊊𐟌Ÿ 第二步：动手实践 𐟧‘‍𐟒𛊧†论学习之余，一定要动手实践。推荐使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行实际操作。通过Kaggle等平台的练习，你会在解决实际问题的过程中迅速提高。𐟚€ 𐟌Ÿ 第三步：专题学习 𐟏늦ŽŒ握基础后，可以根据兴趣进行深入学习。无论是计算机视觉（CV）𐟑€，自然语言处理（NLP）𐟗㯸，还是强化学习（RL），都有许多优秀的专题课程等待你去挖掘。𐟕𙯸𐟓𘊊𐟌Ÿ 第四步：学术论文阅读 𐟓‘ 当你对某个领域有一定的了解后，阅读最新的学术论文，可以让你紧跟学术前沿，掌握最新的技术和算法。ArXiv, NeurIPS, CVPR等平台，都是论文的宝藏库。𐟒ᰟ砊 𐟌Ÿ 第五步：参与项目和竞赛 𐟏… 最后，通过参与实际的项目和竞赛，你可以将所学知识应用于实际问题，进一步锻炼自己的技能。也可以尝试发表自己的研究，让世界见证你的成长。𐟒𜰟Ž–️ 𐟎‰ 现在，你已经有了一条清晰的深度学习入门路线。记住，深度学习不是一蹴而就的过程，而是持之以恒的学习和实践。让我们一起开启这场知识的冒险，加油！𐟑𐟔倀

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