“想要发一篇论文，怎么就那么难？”
无论几岁的计算机视觉党，面对这样的灵魂拷问，很有可能都要陷入沉思。
0-1岁的科研人要考虑的是， 谁来告诉我，哪个研究方向比较好，比较热门，比较不卷，比较好发论文。
2岁以上的科研人已然入坑，一时半会也爬不出来， 所以想着，求大神指导，怎么“抢idea”、怎么占坑、怎么快速发论文……
大多数CV研究生的最终目的地无非两个，工程上的或者学术上的。要么进大厂当算法工程师；要么成为Lab算法研究员。
而要到达理想目的地的前提条件是，有一份拿得出手的成绩——发论文的数量和质量无疑是最好的背书。
然而，导师时常无法抽出时间指导，想发论文却无人指点……
近年来计算机视觉绝对算是大热门。从各个顶会论文的收录情况也不难看出其热度，但总有些冷静的学生： 计算机视觉领域还有不卷的方向吗？哪些方向比较好发论文？idea和创新方向从哪里来？
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目前来讲，CV领域的各个分支都依然大有可为，但不可否认的是相比以往又更卷了几分。
小编认识的一些手握多篇顶会的大神，每天依然在实验和论文中忙碌着，尤其是投稿DDL的前几天，通宵改代码，debug，完善论文。
没有人会觉得已经发了足够多的顶会论文。大概只会觉得还不够卷……
大神们在怎么高效发顶会论文这一个层面上卷着，而更多的人，还纠结在，为什么没有idea，为什么好不容易想到的idea都已经有人做过了……
不论几岁的CVer，都需要一些来自大神的指点和点拨。
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俗话说，好的 idea 是科研成功的一半。一个有想象力的idea对科研人的重要性不言而喻。那么如何获取一个值得死磕的 idea？
idea 的形式多种多样，有原创的突破性工作，就像发明衬衫；也有排列组合、迁移、渐进的补充性工作，就像给衬衫装上纽扣和前衣口袋。
而要相对高效的获取idea，紧跟研究的热门风口是很好的选择。
作为计算机视觉领域当下的热门方向和焦点话题。很多专家和学者表示“下一个CV的风口可以指向Self-SupervisedLearning了”。
Self-supervised最大的优势是我们可以用大数据量的无标注数据来训练网络模型。现实中我们运用标签去标注图像，尤其是图像分割的标注，工作量非常大的巨大，而且成本非常高。所以解决这个问题，对人工智能发展的推动非常大。YannLecun(AAAI 2020)曾说自监督是AI的未来，如果自监督能够得到很好的大范围的应用，那么它就是AI本身。
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Henk老师带读论文篇目
CVPR2022 Oral- MAE
《MaskedAutoencoders Are Scalable Vision Learners》
亮点：设计了一种随机遮盖输入图片的子块，再重建子块像素的自监督任务。
Nips BYOL
《Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning》
亮点：在不使用负样本的对的情况下，仅通过构建正样本对进行对比学习。
CVPR Oral-MoCo
《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》
亮点：利用对比学习的方式构建正负样本对，进行自监督学习。
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参考资料：
TheFuture is Self-Supervised, Yann Lecun, AAAI2020, https://aaai.org/Conferences/AAAI-20/invited-speakers/
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