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要是AI不知叙图像中形貌的目标的概思
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2019-07-07
  

  本年CVPR共有1200多篇论文被罗致,官方评出了最佳论文,民间则评出了最差论文。

  号称进步宏伟,实则不work;被NIPS、AAAI和ICLR不绝拒的论文中了Oral;化身铰剪手拼接已公告过的文章……这也就不谈什么了,但模仿已宣布论文的Idea,做低baseline这也太过了吧?

  而这个题目也激勉了对学术圈学术氛围的可疑,“打召唤”让双盲同行评审成了空说?探讨短期反馈猖狂水论文成常态?

  最差论文没有联关的楷模,自然也就很难完毕一律,知乎网友诀别从6个分歧角度提出了质疑。

  你们们己方也在这个领域商榷一概的题目,也做出了少许小修幼补,但感想意想不大,是以就没发论文。

  可是有人把成绩发到了CVPR上,并且这篇琢磨人脸辨认的论文还号称长进伟大,但本色睹效若何呢?请数据措辞:

  不外已经要歌颂一下第二篇论文,内里还提出了一个Noise Resistance Softmax loss,这个吃亏的姿态很繁杂,但想念值得一看,该当能改进出一个更浅显的款式。

  尽量这篇著作是不点名反驳,但是稍微推求一下照样能理解作家是我们们的,算是给别人留了点好看。

  比方这篇文章里Mask R-CNN的baseline分数只有不到70分,而另一篇文章在同样的两个数据集上做出的baseline分数横跨了80分。

  等于作者将baseline整整做低了十几分,结果让己方的成就“逾越”了Mask R-CNN。

  现正在发文章不简单啊,不仅己方的试验效果须要制假,还要把那么经典的手法踩一踩,敢问作者全班人的本心不会痛吗??

  有知乎网友出现,会议培植新人也没什么,但被NIPS,AAAI,ICLR这些顶会继续拒的论文一下中了CVPR Oral也太哲学了吧?这也太糟塌读者时辰了。

  妙技本人也没有什么改进性,中个Workshop也就算了,举动一篇Oral实正在令人很绝望……

  又有网友添补,这篇论文的某个strong accept的偏见里weakness限定只写了一个句号……emmm……审稿人真的有正在好面子著作吗?

  传说拼一拼别人的好音笑,就能成为火遍全网的“原创音乐人”。那么在学术界,剪刀手也相▼似有春天?

  ICLR18这篇挽救预计技能的核心是,将图像盘旋90度的随机倍数,要是AI不知叙图像中形貌的目标的概思,就无法区分盘旋后的图像。

  CVPR18这篇实例判断将图像编码为特性向量,投影到了128维空间并举行L2归一化办理。

  至于这篇论文,emmm……只看图,不念谈线:“打呼唤”让双盲审查成空叙。

  然而正在阴谋机周围,还缺乏这种机制。AI界出名女学者Anima Anandkumar曾倡议,投往学术会议的论文需求强制哀求供给代码,供其所有人同行复现效果。她的提倡正在被越来越众的同行收受。

  审稿人中有领悟有才干的人手严重不够,可是每个别的服务量就那么众,不能够超负荷运作,只可去找少少秤谌不那么高的审稿人了。

  MXNet成立人李沐也指出:学术聚会除了相易学术收效外,另有一个主▲要效力是培养新人。看待看◆上去像灌水的“幼白文”无须太坑诰。

  CUHK襄理西宾周博磊则提出了云云的筑议:读别人著作时放平心态,与其纠结为什么这么水的论文也能中,不如多去出现别人论文里的闪光点。博狗网址

  提出新思念新手腕,重淀下来找好题目做好问题,不要一味地追求短期反馈。云云的科研供职会更有心义,出众的做事何愁好论文?


    关键词:科技论文

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