cv哪个方向好发论文

哎血泪教训一定要根据课题组现有基础和可以提供的平台决定，比如你师兄师姐在做什么，组里是否有GPU硬件和数据支持等。如果组里有传承是最好不过了，师兄师姐做过或在做的东西你选择的肯定不会错的，毕竟有人带头和指导～ 如果组里这两个方向都有人在做的话，建议和他们当面聊哈哈哈，利弊你自然就知道啦

CV/NLP哪个方向更好：CV方向更好。

计算机视觉CV广泛应用于无人驾驶、电子竞技、图像识别、人脸识别、无人监控等领域；从直观就可以想象得到它的发展前景。

而自然语言处理NLP对于不仅仅可以应用于机器翻译、文本聚类、自动摘要、主旨提取甚至一定的语义理解，还可以做到人工智能客服、自动答疑、在线电子医生等等应用。

目前在人工智能所有的大类方向当中，nlp和cv这两个方向的热度是比较高的，我在同学们的推动下，近两年也陆续新开了这两个方向，但是由于积累并不多，所以我目前也在跟其他导师进行合作，以便于为同学们搭建一个更好的交流和科研场景，虽然我比较看好这两个方向，但是目前要想在这两个领域出成果，还是具有一定难度的。

数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。

很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。