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与论文重修于好

Tiu MoAbout 6 min

与论文重修于好

了解领域

查看导师研究方向，申请项目，找感兴趣的进行结合

可是先理一下小目标的研究意义，有些什么应用，存在什么挑战，现有的解决思路有哪些，可能的话收集一下在做的团队就更棒了，可以看到发展趋势

类似于一个小综述，后面可以作为毕业论文的一二章，先不用英文论文，就找中文的博客来总结

回答这几个问题：小目标检测的概念是什么，有什么应用，存在什么挑战及问题，有哪些解决方法，有些什么数据集，现有方法的性能如何，未来的研究方向有哪些

研究背景及意义（有何用），当前面临的挑战（哪里难），研究现状（主流思路），研究趋势

（1）基础知识的掌握（学会了什么技能，收获了什么知识，做出了什么东西） （2）研究方向的了解（自己要做的领域是什么，实际意义是什么，面临挑战是什么） （3）精读的五篇论文（论文解决的问题是什么，主要思想是什么，自己看完收获了什么）

明晰领域概念

定义这里挺好的，以后你找论文就可以注重Small object detection or Tiny object detection这两个关键词； 然后应用这里可以配图或者举个例子说明； 挑战可以使用思维导图的形式整理一下，分层级列出可能更为清晰，小目标最主要的就是自身信息少->易受噪声干扰，然后难以标注，高质量标注少；解决方案这如果列出代表性文献就更好啦；数据集这里不错，常用的都有，后面可以聚焦某两三个开始实验；方法性能注意找近两年内的，按照数据集找的思路挺好的，有一个网站叫 paperwithcode，可以参考；第3页的两个思维导图需要变成你的思维导图（比如某一方向你感觉比较有趣，可以清晰一些，某个方向比较无聊，就少看一些）；性能记得写上期刊会议及年份，这样可以帮助评估需要做到什么程度可以发论文；未来发展方向列出来挺好的，后面我们选取其中一种具化一下

这个一般按数据集来，论文中会标明的

可以直接抄他们（例如csdn）的话的，一般一个词或者短语解释一下会比较清晰

找信息

然后我感觉有两个问题需要解决，一是如何找论文，二是如何从论文中找信息

如何找论文

Github(awesome)、微信公众号、知乎、csdn、搜索引擎(Bing,Google)、arXiv、PaperwithCode

📑 顶会顶刊

  • 顶会: CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI, ACM MM, ECCV
  • 顶刊: TPAMI, IJCV, TIP, TNNLS, TIFS, TMM, TCSVT, PR
  • CVPR Workshop, WACV (主要看实现)

🔍 论文检索

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开源代码 > Paper With Codeopen in new window  

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⚓️ 论文下载

英文论文 > 企鹅论文open in new window   英文论文 > Sci-Hubopen in new window  中文论文 > 浅论天下open in new window   数据集 > 格物钛open in new window   数据集 > Kaggleopen in new window  

文献互助群(QQ群:700078187) > 纬度重邮open in new window  

数据集

找数据集，找到感兴趣的应用领域，找数据集上的好论文，简单看他的思想（重点解决什么问题），有没有代码？

🔗参考链接：http://10.16.0.81/polaris

新闻中心 - 微软亚洲研究院 (msra.cn)open in new window

优秀项目

transformers/README_zh-hans.md at main · huggingface/transformers (github.com)open in new window

Paper 2 Paper

暂定“ ”

CVPR\ICCV\ECCV\AAAI\TIP\TPAMI

"Object Detection" 10篇（名字发给我）

总结问题 However（1）领域挑战（2）现有方法存在问题

针对xxx问题，xxx通过xxx，并xxx，从而 xxx（效果）

（1）感兴趣的领域，主要看在哪个数据集上做 （2）确认下算力资源

论文论文

找论文

Home - AI Paper Collector (ai-paper-collector.vercel.app)open in new window

找个10篇左右，然后按**时间**顺序来看

为什么要按时间顺序来看？因为后出的论文会diss之前的论文，这样可以帮助了解相关论文存在的问题以及便于学习改进的思路与趋势。
1. Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise 
   Supervision of Feature Super-Resolution for Small Object Detection（ICCV2019）
2. Clustered Object Detection in Aerial Images（ICCV2019）
3. A Global-Local Self-Adaptive Network for Drone-View Object Detection（TIP2021）
4. RFLA: Gaussian Receptive Field Based Label Assignment for Tiny Object Detection(ECCV2022)
5. QueryDet: Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution Small Object Detection（CVPR2022）
6. Oriented RepPoints for Aerial Object Detection（CVPR2022）
7. Interactive Multi-Class Tiny-Object Detection（CVPR2022）
8. Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images（CVPR23）

嗯嗯，主要找出它是解决什么问题，然后用自己的话说出来

那先不用精读全文哈

看论文

我们把那几篇论文过一下，然后推进下一步吧

  1. 是按照什么顺序看的，可以参考博客
  2. 中间哪篇感觉看的最好，哪篇感觉看得最模糊
  3. 遇到的最大问题是什么
  4. 感觉哪篇的优化思路最靠谱
  5. 好文章的共性是什么，他们有些什么优点，看完收获是什么（问题、思路/动机、收获）
  6. arXiv上找三篇同等质量的相关方法文章 arxiv-sanity (arxiv-sanity-lite.com)

感受论文

New Tab (arxiv-sanity-lite.com)open in new window

1. TinyDet: Accurate Small Object Detection in Lightweight Generic Detectors
2. Confidence-driven Bounding Box Localization for Small Object Detection

讲论文

看懂后将它讲出来，人的思维是网状的，但是论文限于形式是线性的，有个转换过程，所以需要能讲清楚

形式随意，怎么简单怎么来

不用紧张的，越讲越流畅的，然后后面写论文就是将你讲的话写下来，讲清楚了就能写清楚

如何汇报（论文）

  1. 发表在哪，作者是谁，是哪个机构/团队做的，有无连续的工作（告诉大家这个质量很高，认真听）
  2. 论文是什么领域，在哪个数据库，有什么应用（与大家有什么联系，阐述研究意义）
  3. 当前领域存在的挑战是什么，论文解决的是什么问题（核心！问题讲清楚大家才能听懂）
  4. 简要介绍基本概念及相关工作（汇报需要所有人可以听懂）
  5. 论文的动机是什么，主要贡献是什么，基于什么做出了改进，有无监督，使用什么监督或约束（优化思路）
  6. 评价标准是什么，取得了什么效果，和当前SOTA方法对比怎么样
  7. 实验结果如何验证其改进效果，是否解决其针对的问题
  8. 自己的收获，论文值得学习的地方，其解决的问题在自己的领域是否存在，提出方法的思路是否可以模仿迁移，实现方式是否可以参考套用，论文的表现形式是否可以学习借鉴
ᕦ(ò_óˇ)ᕤ
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