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我一般都陪他们“水”，最近而言，根据我试水的经验，纯cv不了解，我出身nlp的，建议cv+nlp，比如vision-baseddialog，videounderstanding～好出论文，是我去年中的方向最多的，最好再加上一个commonsenseReasoning融入其中，噱头和performance都有了就好中了。.而且你投稿...
作者|何杰文@知乎（已授权）何杰文：普通人CV领域论文创新常见思路与方向总结一、做CV的论文创新的一些思路与方向1.无事生非在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，或者调整饱和度亮度什么…
nlp和cv结合的领域，有哪些比较容易发paper的方向？.总听人说vision+language是最水的方向之一，但就本人亲身感受来说，这话并不准确——可能可以去掉之一hhh。.并不是说这个领域太简单，恰恰相反，像VQA这种跨模式问答任务其实非常难，但是，现有的论文基本...
前沿论文质量参差不齐，并不是每一篇都值得研读，但经典论文将会是你学术研究的重要基石！.从CV近些年的技术演化路径来说，CV方向的Alexnet，是领域经典中的经典，这里推荐大家阅读并复现：.CV·Alexnet.AlexNet是计算机视觉领域的开山之作.2012年以超出...
最重要的是，图神经网络与CV和NLP交叉，容易有创新点，是出论文的好方向！学习图神经网络，想要发表论文，就一定要理解并掌握图神经网络领域的经典Paper，才能梳理出主要的知识框架，从而找到论文创新点。以前自己读论文，总会遇到很多问题：
CV领域最经典的Paper是什么来头？.①如何高效地筛选、阅读论文？.②如何高效复现论文？.AI领域学术会议动辄上千篇文章，无论是准研究生还是现研究生，都会碰到这个问题。.想要高效筛选、阅读、复现论文，首先从积累大量的经典论文开始，因为前沿...
前沿论文质量参差不齐，并不是每一篇都值得研读，但经典论文将会是你学术研究的重要基石！从CV近些年的技术演化路径来说，CV方向的Alexnet，是领域经典中的经典，这里推荐大家阅读并复现：CV·Alexnet①AlexNet是计算机视觉领域的开山之作
说到读论文这件事，读什么，怎么读，怎么更高效的读，这几个问题困惑了无数的小伙伴，今天将从cv领域论文入手，给大家分享计算机视觉领域的系列论文研读，目前已更新至104篇，同时针对关于如何读论文的三个问题，一一做阐述。首先读什么？
关于CV发展的趋势的探讨在解读完最佳论文和最佳学生论文以后，关于这两篇论文对CV领域发展的启发，黄老师抛出了一些自己的观点。1)面向的任务CV未来的面向的任务，黄老师认为比较重要的有两个大的方向：3D和Video。
推荐几个出论文的好方向！.！.！.底层计算机视觉技术，如图像增强、图像复原等，一直以来都是一个重要且热门的研究方向。.传统的方法多基于稀疏编码、小波变换等技术。.近年来，深度学习的兴起为该领域带来了新的发展机遇，同时大幅度提升了方法...
我一般都陪他们“水”，最近而言，根据我试水的经验，纯cv不了解，我出身nlp的，建议cv+nlp，比如vision-baseddialog，videounderstanding～好出论文，是我去年中的方向最多的，最好再加上一个commonsenseReasoning融入其中，噱头和performance都有了就好中了。.而且你投稿...
作者|何杰文@知乎（已授权）何杰文：普通人CV领域论文创新常见思路与方向总结一、做CV的论文创新的一些思路与方向1.无事生非在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，或者调整饱和度亮度什么…
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前沿论文质量参差不齐，并不是每一篇都值得研读，但经典论文将会是你学术研究的重要基石！.从CV近些年的技术演化路径来说，CV方向的Alexnet，是领域经典中的经典，这里推荐大家阅读并复现：.CV·Alexnet.AlexNet是计算机视觉领域的开山之作.2012年以超出...
最重要的是，图神经网络与CV和NLP交叉，容易有创新点，是出论文的好方向！学习图神经网络，想要发表论文，就一定要理解并掌握图神经网络领域的经典Paper，才能梳理出主要的知识框架，从而找到论文创新点。以前自己读论文，总会遇到很多问题：
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