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如何高效“水”论文:从零开始到发表 1️⃣ 首先,明确你的研究方向。这是你整个论文旅程的起点,也是你未来几个月甚至几年的奋斗目标。 2️⃣ 接下来,搜索该方向的最新综述性论文。了解这个领域的历史和最新进展,这将是你的论文背景和基础。 3️⃣ 找到该领域的经典和最新研究,深入研读相关论文。以医学图像语义分割为例,FCN和UNet是必读的经典文献。此外,Deeplab系列、PSPNet、Segnet等也是值得一看的应用。 4️⃣ 从GitHub上找到相关源码。以UNet为例,选定一个框架,推荐使用Pytorch,因为它在学术界非常受欢迎。 5️⃣ 深入了解框架的使用。以Pytorch为例,学习如何加载数据、定义模型、训练过程以及如何在CPU和GPU之间传输数据。 6️⃣ 掌握调参技巧,熟悉框架的使用。尝试添加模块,结合之前看过的论文中的idea。例如,引入注意力机制可以增强网络对轮廓的关注;多尺度机制可以捕获不同尺寸的目标;深度可分离卷积可以提高实时性。 7️⃣ 在这个过程中,掌握调参的技巧,尝试转换连接方式,融入传统视觉方法到网络中,实现完全的端到端训练。如果GPU不支持,可以在经济条件允许的情况下租用服务器。 8️⃣ 最后,做实验时一定要思考清楚每个模块的意义。只有清晰的idea才能在学术圈中获得认可。
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