好奇科研大牛的思路,请问 xjtu 的本/硕/博们你们投第一篇顶会时做了多久?idea 又是咋想的?
老师给看了篇 paper,做了三周跑到 SOTA,然后四周加实验写论文画图,和老师讨论一下,投了 CVPR,最后 reject。转投 ECCV,改论文调方法补实验,花了两周,投稿。出结果,rebuttal 一周。按照 idea 产出是三周,产出完整成果是七周,花费总时间是十周,中稿周期是八个多月,中间内耗时间无数,不再记录。
Idea 是在组会上突然想出来的,也不能说妙手偶得,纯粹运气好,章法也是慢慢打磨的,初次一般都很混乱,下一次就有条理了很多。
另,本人非大佬,但是作为一名普通得不能再普通的科研新手,正式进组之前,大约阅读过 ML/DL 书籍五本,论文百余篇,代码若干。
仅供参考。
看赛道和自己想做的质量,incremental 做的很快也很容易。
binary segmentation 的,做的 A+B+C 的 shit work,一周 baseline 出来 后边加了点东西基本半个月实验跑完,整理代码 + 开源差不多一个月左右实验弄完。后边压着 ddl 投 cvpr,一周写完写的像。rej 后重新打磨了一下,又加了点内容,idea 纯靠 A->A’,没有社区贡献,投了 MM,刚中 oral。还有一篇也是一样的工作的方向,被老板压着做,完全没动力。半个月跑完实验,复现差不多也半个月左右。投的 ECCV,也被 rej。
追质量速度会慢很多,需要考虑的东西很多,包括算力、性能和时效性。现在跑了个把多月还没个 outline。
有自己造的轮子实验跑的就会很快,完全看个人习惯。不建议上来就整 mmseg、detectron2 这种集成库。idea 得靠刷论文,没别的技巧,可以多看 nips/iclr/icml 的,比 cv 的会更有启发些。
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我是废物,不过组内有很多猛男能带。
DL 主要看些什么书?
自己已有的所有工作在投上去以后都觉得 in some sense 是垃圾。。。。但是都中了。。。今年七月份终于做出了一篇自己感觉不是垃圾的工作
只看过 d2l,花书看了一半没看下去。我的 DL 基本上以论文为主,主要的书籍阅读还是以 ML 的多一些,因为领域发展的成熟一些,书也系统一些。
感觉 A+B+C 确实比 A+B 好些,目前手里正在做一个 A’+B 的工作,确实故事难讲