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4.人工智能/4.9如何做研究.md

@@ -11,17 +11,17 @@ Email: yqykrhf@163.com
 
 ## 术语的介绍
 
-<strong>Benchmark：</strong>评测的基准。通常会是一些公开的数据集。
+**Benchmark：**评测的基准。通常会是一些公开的数据集。
 
-<strong>Baseline:</strong> 基准，一般指的是一个现有的工作。
+**Baseline:** 基准，一般指的是一个现有的工作。
 
-<strong>SOTA </strong>(state-of-art): 截止目前，指标最好。
+**SOTA **(state-of-art): 截止目前，指标最好。
 
 举个例子：
 
 我们选取 XXX-Net 作为我们的 Baseline，在加入我们设计的注意力机制的模块，在 KITTI 这个 Benchmark 上性能达到了 SOTA。
 
-<strong>Backbone:</strong>
+**Backbone:**
 
 这个单词原意指的是人的脊梁骨，后来引申为支柱，核心的意思。
 
@@ -29,13 +29,13 @@ Email: yqykrhf@163.com
 
 所以将这一部分网络结构称为 backbone 十分形象，仿佛是一个人站起来的支柱。
 
-<strong>Solid</strong>
+**Solid**
 
 一般是描述这个工作非常扎实。
 
 这个工作很 solid。每一步都 make sense（合理）。没有特意为了刷 benchmark 上的指标，用一些 fancy trick（奇技淫巧）。
 
-<strong>Robust</strong>
+**Robust**
 
 鲁棒性，是描述一个系统受到外界的干扰情况下，仍然能保持较好的性能。
 
@@ -76,7 +76,7 @@ Step 3. 验证解决方案的有效性。
 
 从上一小节的几个例子当中，其实不同的人做研究所需要完成的工作是完全不一样的。很多时候只需要做 step 3 即可，从功利的角度来讲这是性价比最高的。
 
-如果我们是一个合格的博士或者我们致力于如此，那么首先的第一步要找到一个好的问题，这是一个非常重要的开始，<strong>一个好的问题往往意味着研究已经成功了一半。  </strong>什么是一个好的问题？它可能会有以下几个特点：
+如果我们是一个合格的博士或者我们致力于如此，那么首先的第一步要找到一个好的问题，这是一个非常重要的开始，**一个好的问题往往意味着研究已经成功了一半。  **什么是一个好的问题？它可能会有以下几个特点：
 
 1. 理论上能实现某种意义上的统一，从而使得问题的描述变得非常优雅。比如 [DepthAwareCNN](https://arxiv.org/abs/1803.06791)
 2. 对于之后的工作非常具有启发的作用，甚至达到某种意义的纠偏作用。比如 [OccuSeg](https://arxiv.org/abs/2003.06537)
@@ -91,7 +91,7 @@ Step 3. 验证解决方案的有效性。
 2. 做加法。举个例子：图片可以做语义分割。那么图片 + 深度图如何更好的做语义分割。图片 + 文字描述的做语义分割。现在的语义分割的标注都是 0，1，2，3 这些数字，然后每一个数字对应一个实际的类别，这个对应表是认为规定的。如果我把 0，1 的对应关系换掉。重新训练以后就，网络的性能是否会影响？
 3. 做减法。对于点云的语义分割的标注，通过是非常费时费力的。那么对于点云来说，少量的标注是否是可行的？比如只标注百分之 10 的点。
 
-以上是一些技巧，把输入调整一下，约束去掉一些，就会有很多新的问题。这个过程通常被叫做<strong>“调研”</strong>
+以上是一些技巧，把输入调整一下，约束去掉一些，就会有很多新的问题。这个过程通常被叫做**“调研”**
 
 这个过程在是一个相对比较痛苦的过程，因为调研的过程中你会发现很多问题，想到很多所谓创新的解决方法，但是实际上你会发现你的解决方法已经有很多人做过了。这一阶段调整心态很重要，切忌急于求成。
 
@@ -114,9 +114,9 @@ Step 3. 验证解决方案的有效性。
 
 ## 快速出成果的捷径与方法
 
-如何快速的出成果，不管别人如何帮你，前提是你自己要足够的强。不能存在 <strong>“靠别人” </strong>的想法。
+如何快速的出成果，不管别人如何帮你，前提是你自己要足够的强。不能存在 **“靠别人” **的想法。
 
-对于一个博士生来讲，出成果保毕业，那么可能要对学术的进展要敏感，比如 Nerf 八月份刚出来的时候，如果你非常敏锐的意识到这个工作的基础性和重要性。那么你稍微思考一两个月，总是能有一些创新的 ieda 产生的。所以这个<strong>timing 和 senstive</strong>就非常重要，当然导师是不是审稿人可能更重要。
+对于一个博士生来讲，出成果保毕业，那么可能要对学术的进展要敏感，比如 Nerf 八月份刚出来的时候，如果你非常敏锐的意识到这个工作的基础性和重要性。那么你稍微思考一两个月，总是能有一些创新的 ieda 产生的。所以这个**timing 和 senstive**就非常重要，当然导师是不是审稿人可能更重要。
 
 对于一个本科生来讲，当然是跟着指导老师的脚步去做。但是如果指导老师只是把你当成一个工具人，一直打杂货的话。你想发论文，一种所谓的捷径是 A+B。就是把一个方法直接拿过来用在另一个地方，大概率这样会有一些问题，那么你就可以针对性的改进，如何针对性的改进？不好的方式是 A+B 套娃，好一些的方式是分析这个不好的原因在哪里，现有的方法多大程度可以帮助解决这个问题，或者现有的方法解决不了这个问题，但是其中的一个模块是否是可以参考的。