入职新加坡国立大学之前,哥大计算机视觉博士总结五年研究生涯(10)

2023-10-27 来源:旧番剧
用Google doc做语法检查。刚写好的paper有typo和语法错误是很难避免的,但常常会被reviewer揪着不放。大家写paper如今大都在overleaf上,但overleaf的查错还是不够好,建议可以写完paper后,贴到Google doc里面。几年前开始,估计是由于deep learning对Google NLP的改进很大,感觉Google自动改的质量已经非常高了。Rationale很重要。不光是要讲清楚你怎么做的,更要justify你问什么这么做;不光要讲你的结果比baseline好,更要解释为什么好;读者看到的不应是一个“使用手册”。有时候我们写paper,花了很多篇幅写了很多实现细节,但是更重要的是,解释“为什么”,这个背后的逻辑和insights。大部分paper都是提出一个新的方法,这类方法型paper似乎都可以套下面这个框架:
Introduction:可以分为以下几个部分:Problem definitionPrevious methods and their limits简单描述你是提出了什么技术来overcome上面的limits一个图,非常high-level的解释前人工作的limits和你的工作怎么解决了这些limits,最好让人30秒内完全看懂最后一段如今大都是,In summary, this paper makes three contributions:First work to解决什么limits提出了什么novel的技术outperform了state-of-the-art多少Related Work:一般三五个subsection,分别review下相关的topics,同样不光讲previous work做了啥,更要讲自己的方法跟前人工作有啥不同Method这是文章的主体,按照你觉得最容易让别人看懂的方式来讲可以第一个subsection是overview,formulate一下你的problem给出notation,配一个整体framework的图,图里面的字体不能太大或者太小看不清,要有些细节,让人光看图就能明白你的方法是怎么回事,但不要过于复杂,让人在不超过2分钟的时间看完这张图然后几个subsection具体介绍你的方法或者模型;
如果testing跟training不太一样,最后一个subsection介绍inference时候的不同,通常是一些post-processing操作ExperimentDatasetsImplementation details such as pre-processing process, training recipeEvaluation metricsComparisons with state-of-the-artDetailed analysisAlternative design choice explorationAblation studiesVisualization examplesConclusion (and Future Work)Abstract:是全文的精简版,建议在paper写完第一稿差不多成型了,有定下来的成熟的storyline了,再去写abstract;
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