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cv领域最新视觉报道_cv领域什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

cv领域

SCI选题秘籍！速来get𐟔劥“ˆ哈，别夸我，导师都说很少见到从零开始就能这么快确定SCI选题的学生。看来我还是挺优秀的嘛，幸好有大佬的帮助。下面就来分享一下我是如何迅速找到选题的𐟑‡ 确定选题的方法想要找到一个“小而美”的选题，就像在金山里找金子一样。以下是具体步骤：找到含金量最高的信息源 𐟏… 首先，翻阅你所在领域近三年的顶级会议文章。比如，NLP领域主要看ACL、NAACL、EMNLP的文章，CV领域主要看CVPR、ECCV、ICCV的文章，机器学习领域主要看NIPS、ICLR、ICML的文章，图与数据挖掘领域主要看KDD、WWW、SIGIR的文章。只看论文标题 𐟓„ 浏览找到的顶级会议文章的标题列表，根据直观易懂且小众的原则，选出10-20篇论文准备看摘要。精读摘要 𐟔 仔细阅读选出的10-20篇论文的摘要，找出3-5篇你觉得自己能搞懂的论文，仍然是按照直观易懂且小众的原则排序。确定研究topic 𐟎𒾨ﻨ🙳-5篇论文，对每篇论文涉及的topic回答以下几个问题：这个topic目前有哪些公认的baseline和公认的评价数据集；这些baseline是不是特别复杂；数据集是不是已经被刷到饱和；代码是不是自己很快能看懂并运行起来。通过以上步骤，你就能迅速找到一个适合自己的研究topic啦！希望这些方法对你有帮助，祝你好运！𐟍€

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！

CVPR审稿心得：那些让人眼前一亮的文章又到了CVPR的季节，今年的审稿经历真是让人又爱又恨。说实话，这次分到的文章质量都不错，大多数文章行文流畅，实验结果也很亮眼。所以，我尽量给高分，希望那些审我文章的老师们也能手下留情。不过，今年有些文章让我感到非常遗憾。有些文章的效果确实惊艳，但在实验部分的描述上却花了太多笔墨，导致算法部分显得有些疏漏。作为同领域的研究者，我大概能猜到算法的流程和工程细节，但对于新读者来说，这简直像读天书。CV领域的文章确实重视实验，但也不能忽视方法本身。写论文不仅仅是放几个电路图就能把方法交代清楚的，更多的细节还是需要在正文中加以说明和阐释。毕竟，能让人读懂读透且能复现的文章，才是真正的好文章，不是吗？虽然我的博士生涯即将结束，但科研之旅却从未停歇。希望这些感想能对大家有所帮助，共同进步！

深度学习论文精选：惊艳之作大集合在深度学习领域，哪些论文让你眼前一亮？以下是一些经典之作的回顾： CV领域： GAN：生成对抗网络（GAN）的魔力在于其对抗性训练，从WGAN、DCGAN到StyleGAN、CycleGAN，GAN的热度一直不减。 VAE：变分自编码器（VAE）通过引入KL散度的正则项，使得后验分布与先验分布尽可能接近，从而在生成模型中表现出色。 AlexNet：CNN的经典之作，当时硬件技术有限，但AlexNet在ImageNet挑战赛上的表现令人瞩目，对机器学习社区产生了深远影响。 ResNet：何凯明大神的作品，残差连接的设计简单而有效，成为DNN的基本组件之一。 EfficientNet：重新思考CNN模型的缩放方式，提出了一种更高效的模型。 SimCLR：一个简单的对比学习框架，用于视觉表示学习。 MAE：掩码语言模型（MLM）在视觉领域的简单有效应用。 GIRAFFE：GAN与NeRF的结合，效果令人惊叹，可以移动图片中的物体。扩散模型：生成领域的新星，如OpenAI的DALLⷅ 2和Google的Imagen，引领文本生成图像领域的新风向。 NLP领域： Word2Vec：词嵌入领域的经典之作，思想简单但效果出色，两个训练的优化算法也很有启发。 Transformer：颠覆性的提出transformer架构，迅速席卷NLP、CV等领域，成为可与RNN、CNN并列的经典架构。 BERT：NLP预训练技术的划时代作品，引发了预训练的热潮，并迅速应用到CV等相关领域。 GPT-3：大力出奇迹，大模型之路还没有尽头！虽然未开源，但META开源了可与之媲美的OPT。 Dropout两次：SimCSE中采用对比学习将sentence embedding推向新SOTA，SE领域突然就卷起来了；其中提出的将dropout用作数据增强的想法很有意思，简单实用。这些论文不仅展示了深度学习的巨大潜力，也为我们提供了许多宝贵的启示和灵感。

套磁信全攻略：让导师一眼就相中你！套磁信写了十几版，发了无数封，却像石沉大海，杳无音信？𐟘” 别担心，学姐来教你几招，帮你提高套磁成功率，让导师主动联系你！ 𐟔 首先，了解导师和学校！导师每天收到很多邮件，其中大部分是套磁信。就像HR每天收到很多求职信一样，长篇大论找不到重点的邮件，导师是不会回复的。所以在联系导师之前，先了解他们的研究领域和最近发表的论文，还要看看所申请学校的套磁样本。结合自己的信息进行定制化写作，避免使用模板。 𐟓 套磁信主题要明确套磁信不是官方流程，所以格式没有硬性要求。但建议在信中简短介绍自己的CV，并在附件中附上完整版本。展示自己的实力，但不要过于炫耀。写清楚来意、介绍优势、科研能力和成果、对导师研究领域的兴趣以及对未来研究方向的期望。 𐟓š 提出读博的诉求在信的结尾，写上“期待您的回复”或者“礼貌询问是否可以进一步沟通”。检查格式，避免错别字，展现你的诚意。不要让导师觉得你在教他做事。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫊左滑主页还有更多关于申博的干货哦！快来找学姐一起玩吧！𐟎‰ 希望这些建议能帮到你，祝你成功套磁，实现双向奔赴！𐟌Ÿ

𐟓š 人工智能书单：计算机视觉基础篇 𐟑€ 计算机视觉是人工智能领域中应用最广泛且重要的方向之一。𐟔 从刷脸支付到视频监控，再到未来的自动驾驶和机器人技术，计算机视觉都是这些智能系统的核心。𐟚—𐟤– 要实现AI的智能行为，首先需要让机器能够像人类一样从外界获取信息。𐟓ᠨ熨牤🡥𗦘列€直观且信息量丰富的，因此计算机视觉（CV）是基本需求之一。 CV涉及的知识体系广泛，包括数字电路、数字信号处理、离散数学等基础学科，以及信息论、密码学、分布式网络等高级理论。𐟓š 此外，机器学习和深度学习也是CV的核心，涉及统计学和神经网络的知识。以下是一个简化的学习路径，专注于CV领域：数字图像处理 𐟓𘊦补𜏨ˆ렰Ÿ” 视频编码和识别 𐟎动œ𚨧†觉理论 𐟓– 计算机视觉工具 𐟛 ️ 想要机器看到世界，首先需要看懂图像。以下是每个阶段的关键知识点和推荐教材：数字图像处理数字图像表示各种图像处理算法（滤镜）图像抠图目标检测图像渲染推荐教材：《数字图像处理》（第四版）《数字图像处理（MATLAB版）》（第二版）模式识别模式识别的目标是识别出有规律的模式或特定模型，通过监督或非监督的算法实现。𐟔슥𘸨灧š„任务包括分类和识别。方法有无监督的聚类、主成分分析等，也有有监督的SVM和贝叶斯分类器等统计学和机器学习方法。𐟓ˆ 推荐教材：《模式识别》（第四版）（修订版）《模式识别与智能计算 MATLAB技术实现第4版》《模式识别（模式识别与机器学习（第4版）》通过这些教材和实践，你可以逐步掌握计算机视觉的基础知识，为进一步的研究和应用打下坚实的基础。𐟌Ÿ

深度学习真的让我头疼，又难又没意思！深度学习对我来说真的是毫无意义——我毕业后根本不想从事算法相关的工作！ 𐟑‰ 最近CV图像领域真的是卷得不行，各行各业都在搞深度学习，控制、信息类甚至很多交叉学科都在疯狂灌水。普通院校的科研项目少得可怜，更别提什么学术突破了。师兄师姐们都在搞深度学习，所以我也只能跟着凑热闹，希望能混个毕业证书𐟒”𐟒”𐟒”。 𐟑‰ 我特别讨厌数学，所以觉得神经网络特别难，那些公式简直让人头疼。我的目标很明确，就是在不影响毕业的前提下，用最短的时间水一篇文章，然后考公务员或者找工作❎。 𐟑‰ 研究生期间，我一直在研究目标检测，但发现没啥场景创新。于是转到了医学图像交叉领域，结果发现数据集很难获取，分割大部分都是魔改网络，加个多尺度、注意力机制之类的。希望我还能顺利水过去，真的烦深度学习，为了一点精度不停调参，简直是个新天坑专业！我真的要哭死了！来自学弱吐槽，不喜勿喷⚠️

𐟤–华为盘古大模型全解析𐟔 𐟓š想要快速了解华为盘古大模型吗？这里为你详细解读！ 𐟎›˜古NLP大模型：利用大数据预训练，结合多源知识，持续学习海量文本数据，效果不断提升。 𐟓𘠧›˜古CV大模型：基于海量图像、视频数据，赋能行业客户快速实现特定场景任务，微调即可。 𐟎堧›˜古多模态大模型：融合语言和视觉信息，实现图像生成、理解及3D、视频生成，助力产业智能化。 ⚰️ 盘古预测大模型：面向结构化数据，基于庞大基模型空间，通过优化策略构建高效图网络架构。 𐟔젧›˜古科学计算大模型：应用于气象、医药等领域，从海量数据中提取数理规律，使用神经网络求解微分方程。 𐟒ᠥŽ为盘古大模型，全栈自主创新，为各领域提供强大支持！

𐟤–人工智能技术领域大揭秘！𐟔 𐟚—自动驾驶：高新领域，高薪资且高学历要求，需掌握软硬件技能，安全出行对技术人员要求高。 𐟎䨯�𓨯†别：平均薪资28.7k，从事智能语音翻译、输入法等，与语音语义识别紧密相关。 𐟤–NLP对话机器人：近两年兴起，与CV应用场景相比机会虽少但薪资优厚，月薪比CV多2-3k。 𐟓Š推荐算法：与大数据结合紧密，适合有Java开发基础的从业者。 𐟖寸计算机视觉：发展成熟且应用广泛，就业率高，是AI的重要分支。 𐟔声纹识别：属于图像领域，应用于安防金融等行业，月薪平均26.46k。 𐟧 机器学习：人工智能核心技术，月薪平均26.29k，主要处理结构化数据。 𐟓š深度学习：特殊的机器学习，数据量大时效果更优，是机器学习的进阶版。 𐟧�᥼识别：早期的AI技术，月薪平均25.75k，被誉为AI的元老。

哈佛学姐教你写CV！轻松搞定留学申请嘿，大家好！我是哈佛的小鹿，今天你们是不是也给自己一个元气满满的微笑呢？上次我分享了留学时间线的笔记后，很多小伙伴在后台问我，留学申请的CV到底该怎么写。今天小鹿就来教大家如何写出让人眼前一亮的CV，让你在众多申请者中脱颖而出！个人信息 𐟓‹ 首先，别忘了写上你的姓名、住址和联系方式（包括手机号码和邮箱）。这些信息虽然看起来很简单，但却是CV的第一印象，所以一定要准确无误。教育背景 𐟎“ 接下来是教育背景部分。从最近的时间开始倒着写，包括本科院校、交换院校、夏校等。记得写上学校名称、地址、学位和专业。另外，如果你有相关的荣誉奖项，一定要标明奖项的内容和标准，并按含金量从高到低排序。研究经历 𐟔슧 ”究经历包括助理研究、学术比赛、文章发表等。这部分一定要写清楚你在项目中扮演的角色、发挥的作用、产出的成果以及你的经验收获。实习/工作经历 𐟒𜊥𙠥’Œ工作经历可以按照时间或领域进行分类整理。内容包括企业名称、地址、工作起止时间、职务。记得写明你在工作中发挥的作用、产出的成果以及你的经验收获。其他课外经历及荣誉 𐟌Ÿ 这部分可以包括志愿者活动、社团经历、其他组织活动等。写明活动名称、起止时间、你的角色、产出的成果以及你的经验收获，并体现出你的组织力和领导力。其他技能 𐟒𛊦œ€后是其他技能部分，可以包括Office、PS、Pr、C++等技能，还有你所有的语言技能，包括英语（四六级、雅思、托福等）和小语种。注意事项 ⚠️ 篇幅控制在1-2页，排版要整洁（行间距、缩进、字体、字号统一，可以使用粗体或斜体区分重点）。语法使用正确，时态统一，英式或美式拼写统一。经历按一定顺序排序。最后，祝愿大家都能写出亮眼的CV，拿到心仪学校的offer！𐟎‰

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