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maggielj520

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“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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张小电1301

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