“3-5年|硕士以上|35000-55000元”计算机视觉方向研究生的几点建议 和导师商量，选择一个合适的研究方向 基础能力补齐。经典的机器学习方法，深度学习基础，网络结构，训练Trick等快速跟进。分类、检测、分割等基础的CV方法要了如指掌。 夯实根基，厚积薄发。先把该领域近三年的CV三大顶会（CVPR，ICCV，ECCV）和重要期刊（TPAMI，IJCV）中所有和自己研究方向相关的论文读懂、精通。最后做到本领域方法的各种框架，性能等如数家珍。 入门时，熟悉本领域几个开源的、性能SOTA的代码。在他们基础上修改，你会省力很多，更容易达到新的SOTA。 导师都很忙，但要适当学会push自己的老板，有了好的想法及时讨论idea，让老板反复帮自己改论文，提建议等。你不push你的老板，你的老板就是别人的老板。尽早写第一篇论文，哪怕希望渺茫。更早熟悉完整的写论文，投稿，rebuttal，camera ready的一套流程，会让你对于科研更加了解，比同龄人走的更快。 Idea和论文是push自己赶出来的，逼出来的，不是随缘碰到的。能赶DDL，赶上DDL是科研人的一种重要能力。 锻炼身体，好好睡觉。我个人从不熬夜，睡前半小时不思考科研学习等，因为受过彻夜失眠的苦。但是有的人凌晨才有灵感，才有效率，这条当我没说～ 不轻易放弃每一个idea，哪怕失败了也要找到它不能work的原因，而不仅仅因为性能不好就放弃了。很多时候，不work的idea和成功就隔一层窗户纸。 记录每一个灵感，哪怕它很模糊，很粗糙。我曾经有个本子，最挫败的时候十几个idea逐个被划掉，没有一个成功，抗挫能力也很重要。 有机会多和外面的人交流，学习不同学校，不同科研组，大厂实验室的科研思路和写作风格，集百家所长。 锻炼自己的画图和写作能力。论文是看脸的，长的好看的论文接收率会高很多。写作能力上，多多研习大佬的paper。 保持开阔的视野和敏锐的感知。不仅仅局限于自己的小领域，同时跟进ML、NLP、RL等领域的最新进展，并时刻思考他山之石是否可以为我所用。 紧紧抱住实验室的大腿。很多关于会议期刊的投稿技巧、论文写作、rebuttal的trick还是需要有一定的经验和积累。
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