入门深度学习(CV方向)如何读论文？

1.读那些论文

①高质量期刊会议:CVPR、ECCV、ICCV、AAAL、NIPS、ICLR、ICML等(前三个为主)
②高被引论文:同行普遍借鉴、参考的论文
③知名团队:Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geofrey Hinton、Andrew Ag
④有代码的论文:paperwithcode https://www.paperswithcode.com/

2.如何找论文

①知网：:寻找高质量综述
②百度学术、google scholar
③arxiv：https://arxiv.org/
④顶会：CVPR、ECCV、ICCV
⑤sci-hub：使用DOI搜索论文
下载链接：https://pan.baidu.com/s/1HdZza_zmNit_LOo0qwVUKw
提取码：1234

3.如何管理论文

endnote、Mendeley（推荐）、Zotero、Citavi

4.如何读论文

①步骤：泛读、精读、总结

重点读标题、摘要、结论、小标题和图表

②泛读过程：思考以下问题：
论文解决了什么问题？
论文采用了什么方法？
论文达到了什么效果？

③精度过程
感兴趣的章节
使用目标及测试效果

④总结
总结创新、启发点，整理笔记

⑤论文阅读效果自测
提出的方法、细节是什么？
解决的任务，启发点和可借鉴之处在哪？
论文方法达到了什么效果？

5.论文结构
Abstract 摘要 ——简介创新点、效果
Introduction 引言——背景、意义、发展历程、提出问题
Related Work 相关工作——重点看缺点
Ourwork——论文主要方法
Experiment——步骤及结果分析
Discussion——结论和未来研究方向

6.代码学习方法
任务定义
数据来源
运行环境
运行结果
最后理解如何实现！

7.需要基础知识
Python基础
神经网络基础：卷积神经网络、循环神经网络
数学基础：矩阵论、概率论
Pytorch入门
CV图像基础

8.学习路径
①CV基础知识
计算摄影学知乎专栏
计算机视觉算法与应用
②网络基础知识(期刊原文)
机器学习-西瓜书
Alexnet
VGG net
Google net V1
Google net V2
Google net V3
Google net V4
resnet
denscenet
SEnet
ResNeXt