听说读论文也有trick？这篇文章告诉你深度学习论文阅读最佳姿势
2020年的今天，我们的专业是deep learning，但是我们要keep learning，每天早上一睁眼，arxiv每天更新上百篇的论文，著名微博博主@爱可可-爱生活保持也在推送最新的deep learning资讯和论文。
我们不缺少计算机视觉论文，我们缺少的是鉴别哪些应该读。无论是泛读还是精度，海量论文总是让我们迷失双眼，Github搜索awesome有成百上千个repo，但是缺少比较和注解。我们应该去哪里找值得读的论文，我们打开pdf论文的姿势正确吗？
论文应该怎么读
海量论文看不够，自己萌发了分门别类写阅读笔记的习惯。好记性不如烂笔头，更何况计算机视觉方向众多，对自己不熟悉的领域，每次都从头阅读，感觉很费劲。当我分门别类阅读计算机视觉的科研论文，查询和检索如此简单。比如对于目标检测领域，有综述，人脸检测，目标检测，样本不平衡问题，one-stage 检测，每片论文都有阅读等级，解决的主要问题，创新点，可能存在的问题，TODO等，随时随地和查询过去的知识点。复习某一领域的知识，只要一根绳子就串起来。
个人阅读计算机视觉论文，会横向和纵向发散，考虑更多的问题：
要点一
每篇论文都不会说自己的缺点，只会放大优点。但是引用别人的论文时，却总放大别人工作的缺点。当你对比阅读时，形成一个知识串，才会对某个问题有更清晰的认识。
要点二
论文为了出成果，一般只会选择对自己模型有力的数据集验证。对某一领域数据集特征了解，再也不会被作者蒙蔽双眼了。比如NAS(Neural Architecture Search)，很多论文喜欢在CIFAR-10/ CIFAR-100/SVHN等小数据集比实验结果，ImageNet性能表现避重就轻避而不谈；很多论文写state-of-art的性能，对实时性不谈；论文没有说的没有做的可能是个大坑。
要点三
论文因为要投稿和发表顶会，故意会云里雾里引入很多概念和公式，当对比代码，关键trick，才能返璞归真。Code+paper，才是论文最佳的阅读方式。
要点四
对于自己关注的领域，可能每篇有影响的，实验结果不是state-of-art也要关注，因为工作可能会撞车。对横向领域的论文，要关注state-of-art,说不定很多trick可以直接迁移到自己的工作。
要点五
重点关注数著名实验室/老师/三大顶会（CVPR,ICCV,ECCV）的连续剧。2020年的CVPR投稿量都破万，各种水文鱼目混杂，实在是难以鉴别，个人倾向于paper+code模式。敢于开源code的论文，真金不怕火炼，作者有底气。没有code的论文，也许是商业或者其他授权暂时没有发布，但是发布了一两年还在遮遮掩掩，这些论文不看也罢。
要点六
最重要一点拒绝二手知识。阅读一篇论文,google搜索题目可能有1000+篇的阅读笔记，阅读笔记的数量比论文的引用量都多；包括我在内的很多博客/笔记也喜欢摘抄，google翻译+复制粘贴造就阅读笔记的虚假繁荣。有些问答还是具有参考意义，比如知乎中常见的“如何评价Google Brain团队最新检测论文SpineNet？”，在这些如何评价的思想碰撞中，还是有些很好的火花。个人感觉不管是做科研学术工业界做项目，要摒弃完全重二手知识中学习，直接从原文阅读思考、和作者邮箱联系寻找答案。
最新最全的state-of-art论文
自己也在github找论文，有些repo推荐的论文对自己帮助很大。我发现这些repo只是论文的堆砌，可能发布awesome的人也没有完全读过这些论文。基于自己对论文的理解，和每年看一篇论文的目标，于是将每天的阅读笔记发布在https://github.com/ahong007007/awesomeCV。包含检测识别、分割、图像增强、AutoML、GCN、压缩剪枝、优化训练、点云、视频分析、自动驾驶等方向：
每篇论文都有相应的阅读笔记：
以下节选部分内容：
1 检测识别（包含综述/人脸检测/目标检测/不平衡/loss/one stage/tricks）
综述
◎香港中文大学，商汤等联合提出的MMDetection，包括检测模型，实体分割等state-of-art模型框架源码，属业界良心。
[2019.06]MMDetection: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark
https://arxiv.org/pdf/1906.07155.pdf
人脸检测
◎主要针对移动端设计（backbone MobileNet v2)在高通845上达到140fps的实时性。
[2019.02][PFLD:A Practical Facial Landmark Detector]
https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf
目标检测
◎北京大学等提出的一种改善型backbone，论文最强指标Cascade Mask R-CNN +Triple-ResNeXt152在COCO数据集实现53.3AP，性能上是数据榜首。
[2019.09][CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection]
https://arxiv.org/pdf/1909.03625.pdf
......
2 分割（包含综述/语义分割/实例分割/全景分割）
综述
◎[2020][Image Segmentation Using Deep Learning:A Survey]
https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf
语义分割
◎[DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation]
https://share.weiyun.com/5NgHbWH
......
3 图像处理（包含综述/超分辨率/图像去噪/图像增强）
◎Blind Deblurring综述
[2019.07][Blind Deblurring using Deep Learning: A Survey]
https://arxiv.org/pdf/1907.10128.pdf
◎Image inpainting综述
[2019.09][Image inpainting: A review]
https://arxiv.org/pdf/1909.06399.pdf
◎图像去除雨滴算法综述
[2019.09][A Survey on Rain Removal from Video and Single Image]
https://arxiv.org/pdf/1909.08326.pdf
◎图像去噪综述。
[2019][Deep Learning on Image Denoising: An overview]
https://arxiv.org/pdf/1912.13171.pdf
超分辨率
◎CVPR2019论文，中科大，自动化所，旷视等联合提出Meta-SR, 单一模型解决任意尺度的 super-resolution。
[Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution]
https://arxiv.org/pdf/1903.00875.pdf
图像增强
◎CVPR2019论文，香港中文大学等提出。论文假设自然图像的光照图有着相对简单的先验，让网络模型去学习image-to-illumination mapping，实现retinex的图像增强。
[Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation]
http://jiaya.me/papers/photoenhance_cvpr19.pdf
......
每天一坑，很少间断，不要怕repo烂尾。只要作者还在计算机视觉领域，就会不断更新自己的私房菜。
图 目标是日更，还是有偷懒的几天啊！
不要忘记star和pull requests，让我们红尘作伴。
安利一个论文阅读查找
安利一个机器学习（包含计算机视觉的）网站（已经被Facebook收购），将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码（TensorFlow/PyTorch/MXNet /等）对应起来。据网站开发者介绍，里面包含了 966 个机器学习任务、515 个评估排行榜（以及当前最优结果）、8625 篇论文（带源码）、704 个数据集。
paperwithcode网站广泛涉及了各类机器学习任务，包括计算机视觉、自然语言处理、医疗、方法（Methodology）、语音、游戏、图、时序、音频、机器人、音乐、推理、计算机代码、知识库、对抗等方面的内容。
感受一下网站风格，再也不怕找不到最好看的论文，加上ahong007007的awesomeCV，三个月一个疗程，计算机视觉从入门到入坑，三个疗程，可以治愈计算机视觉脸盲的问题。
网站地址：https://paperswithcode.com
awesomeCV什么时候能被Facebook和paperwithcode网站收购那，让我们拭目以待。
阅读论文书籍，探讨读书意义
写到这里有跑题之嫌，但是我觉得阅读计算机视觉的专业文献，和读书有些共同之处。
我每天阅读一篇专业论文，也在坐地铁时间打卡微信阅读。在豆瓣写了5年的书评，在微信阅读打卡280小时。
理工科读paper读专业书籍，都有一把尺子——各种实验数据集，能衡量理解的对不对，每天都有可能推翻之前的state-of-art，经典书籍可能10年100年不过时；论文会用实验数据表明我的工作好不好，有Related Work横向和纵向比较谁更好，书没有答案，没有学科综述，全靠你去总结。一般经典书籍不会说别人对不对，但是每个观点都能自圆其说。
但是对于人文学科的思想和精神财富，没有评价标准和答案，只有根据个人的阅历，读懂引起心灵共振的段落。当阅读时候，一定要有自己的思考，延伸，才会让血肉之躯留下更多的精华。当我再拿起书，我会知道我应该辩证去看，这篇文章的有没有abstract在哪里，introduction该怎么说，有没有Related work可比较一下，backbone是干嘛的，method做了没，Experiments该怎么做，看完书应该得出什么conclusion。
读一篇论文，会第一时间看看Experiments做的好不好；读书，也要第一时间翻到最后，作者写的虎头蛇尾，说明作者才华不足以完整整个工作，就不要花费过多的精力了。
用理工科的思维去读书，也挺有意思：理解背后的动机，原理，当过了N年，即使不记得那本书，还记得那个思想理论和背后的故事。也许会推导出以前读过的结论、也许是推翻以前的结论。
为了帮助大家更好的阅读论文，我们整理了一份硬核干货：计算机视觉顶会资源大合集，内容包含：
CVPR资源合集：400篇CVPR2020论文合集+解读/CVPR2019论文合集+解读+代码+大会Oral视频+分享会/CVPR2018/CVPR2017/CVPR2016
ICCV/ECCV资源合集：ICCV2019论文合集+解读+全部开源代码/ECCV2018 论文合集+解读/ICCV2017论文合集+解读
ICLR/NeurIPS/AAAI/Valse资源合集
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本文原创首发于公众号【极市平台】，一个专注计算机视觉前沿资讯和技术干货的纯粹技术号。
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