CVPR2022 有什么值得關(guān)注的論文？

作者：匿名用戶

觀察近期CV論文產(chǎn)生的吐槽：

1，主流任務(wù)卷不動，開始往偏門任務(wù)鉆，沒有也得硬造一個出來。

2，打開論文，各種“may”"could"映入眼簾。經(jīng)驗學科坐實~

3，故事講得動聽但仔細推敲會察覺邏輯性不足，比如之前比較流行的故事模板“受人類視覺系統(tǒng)(or腦科學)中的XXX機制啟發(fā)..."

4，只要刷點成功，就能證明方法有效，如果不服氣，那就多刷幾組唄。實驗學科坐實~讓其他專業(yè)的童鞋看cv頂會論文還以為在看實驗大報告呢

5，一個貢獻點能拆成三個講。舉個典型的例子，文章提出一個module A，如何拆成三個貢獻呢？一，提出了A;二，以A為基礎(chǔ)搭建了新的網(wǎng)絡(luò)B；三，通過大量的實驗證明了B（A）的有效性

6，篇幅不夠怎么辦？可視化來湊

7，硬堆公式。本來一些沒有深度的東西看看文字或者圖一目了然，但看公式的話會更加迷惑。與此類似的操作還有硬塞圖表，舉個極端的例子，同一個數(shù)據(jù)，用表給出后又用圖畫一遍。這些操作估計就是為了充實文章和增加逼格

8，基本概念分不清楚，比如MACs和Flops混用。此外，對于那些包含一堆花里胡哨算子的網(wǎng)絡(luò)，你確定Flops統(tǒng)計得對嗎

9，只挑弱的的方法比。某個方法經(jīng)常被拿來比較，可能是因為該方法經(jīng)典，也可能是因為該方法弱 （比如搞backbone的經(jīng)常爭對某cvpr best paper和某iccv best paper）。只要我不跟更好的方法比，我就是SOTA~ 有時候會感覺，雖然一年有好幾篇號稱SOTA的文章問世，但各個數(shù)據(jù)集的指標其實漲的沒那么多。

10，cherry pick。這種現(xiàn)象主要歸功于許多任務(wù)驗證集和測試集不區(qū)分的“頑疾”?，F(xiàn)在應(yīng)該沒多少人會設(shè)置多個隨機種子然后取平均了。

11，各種排列組合。比如構(gòu)造一個三維的表格，第一維表示任務(wù)，第二維表示網(wǎng)絡(luò)，第三維表示算法/技巧。只要某一維增加了一個單位，立馬就有人前仆后繼地把表格填滿。經(jīng)典的例子，Transformer一出，CNN的范例就被一一搬過去了，包括pyramid/2D->1D/deformable/FFT/dynamic/shift/dilation/group等等。

12，有的模型不僅指標不行，而且設(shè)計復雜，一看就是會迅速被時代淘汰的東西，但唯一好的地方就是做的早搶了個好名字。

13，偽開源?，F(xiàn)在會議鼓勵/要求開源代碼，但有的論文只公開不痛不癢的東西，而把關(guān)鍵的東西藏著掖著。比如有的只公開網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)代碼，或者再加個預訓練模型，但真正有價值的訓練代碼沒有放出，很多人復現(xiàn)不出來，提的issue石沉大海，這種現(xiàn)象太多拉。

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這個有點戾氣的回答突然有了熱度，幸好匿名了囧

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