paper总结1——文献阅读积累

0 写在前面

从2022年1月初改进点初步成功，到放假摆烂，再到3月重新提笔整理，至2022.05.14投稿结束，算是历时半年，终于在老师不懈的努力、帮助下完成我的第一篇“学术rubbish”。在为走了大量弯路而焦虑到起了满嘴口腔溃疡的时候，记下这个系列，希望自己第一篇不要寄，第二篇能顺顺利利。

1 日常文献积累

1.1 文献查找

推荐软件/网页:

1. Web of science：主要查找一区高引子文章，找到的文章去谷歌学术镜像——谷粉学术下载（随手将文献加载到Endnote或者zotero中）
2. IEEE Xplore：包括下载，检索最新的文献。重点关注IEEE trans，Letter的形式是短文（5-7页）
3. 谷歌学术：比百度学术更准确一些，最好挂VPN，或者可以用谷粉学术

1.2 文献阅读

错误示范：

1. 为了读文章而读文章：即阅读的目的。是为了学会写作手法，还是为了学习大佬们的方法，还是为了交周报（Ahhh）
2. 整篇使用知云翻译阅读：即阅读的手段。不建议使用这种懒人神器，久而久之导致阅读品味下降，英语学习能力指数退降（如果你想发中文的当我没说）。
3. 全篇翻译后做阅读笔记：即阅读的目的和手段结合。首先需要明白读什么，然后再进行反思后的记录。

正确方法（个人薄见）：

1. 判断文章类型：主要看研究对象，相关实验（Data，Experiment）。如果和自己理想的研究环境、对象、方法相似（水下小鱼，小虾），说明该篇文章可以用来作为模板论文（指实验仿照类似的去做）。如果和自己研究方向（广义）相同：指方法实验不能完全被参考（陆地目标检测，遥感）。
2. 针对性阅读：理想论文需要反复阅读，学习实验，数据描述方法，可以自己挖模板。“不理想”的论文主要学习背景、原理、方法中为自己所用的语句描述。
3. 选择文章：顶会顶刊文章（主要还是学习写作手法）【顶刊选择：一区非开源。顶会：计算机三大顶会及ccf】，除非代码能力比较强+额外因素，否则不建议复现，但是顶会开源的小模块非常推荐。
4. 阅读手段：abstract和conclusion一起阅读——抽象出方法框架；Methodology——方法论填补框架，其中可以看introduction最后一段的补充；introduction（related work）——背景写法，通过相关工作的的分析；Related work——即literature/review综述，需要从正反两反面总结前人做的工作，需要将相关文献做一下总结，一般分为经典和你喜欢的/你用到的，随手总结到文献管理器中。
5. 阅读笔记：之前阅读笔记有一定的误区，就是拿来就翻，导致很多东西至今仍然不是很理解。现在的想法是，分为两部分，一部分是用作积累，一部分用来理解。积累相关语句，将文章的解决了什么问题，怎样解决的，现在还存在的问题是什么，将新的方法记下来遵照相关代码，这样一篇文章读起来就需要一点时间了，也能更好的读懂文章。

2 创新点/改进点的寻找

2.1 试错枚举

就是老瓶装新酒，老酒装新瓶，新机制加老方法，老机制加新方法，老机制加老机制，新机制加新方法。排列组合就有很多种了，目的只有一个，就是效果好。这类方法就比较枚举了，耗时长比较随机。

2.2 由果逐因

效果好一般分为两种：一种指精度比较高（RCNN派），一种指速度快（YOLO派）。
精度高解释原因时的出发点和落脚点就是针对小目标检测/难检/漏检
还可以由机制联想到解决了一些非常特殊的问题。
速度快解释原因时的出发点和落脚点在实时性要求高的地方，主要针对工程性比较强的地方。
剪枝，知识蒸馏等

2.3 有因求果

主要就是阅读了很多篇论文后，理论知识比较扎实，这样做出来的实验效果更具有依据性。比如，大气成像模型和水下成像模型比较像，那么基本上在大气中实验的方法在水下肯定会有或多或少的效果。比如我分析了水体环境，他的特殊原因呈蓝绿背景，那么我就可以找到一个解决蓝绿背景的方法。

2.4 方法创新

开天辟地新方法，魔改或者创造。一般是小魔改。

2.5 应用创新

就是比如我原先的方法是针对陆地上的类别/检测裂纹/遥感，我把他拿到水下，效果不错，那么就是小创新。大创新就是像transformer，这种原先使用领域是nlp我把它迁过来到视觉上，这种就是一个很大的创新。

2.6 机制创新

一个大的检测模型中包含着很多可以改进的小点，比如损失函数、比如NMS、比如。。。