定方向选论文探索

     这是最近的一些想法，打算稍微整理一下，算是给他人的一点参考和建议，也顺便记录一下（找论文看论文实际上是个技术活，没有想的那么简单，由于时间并不算多）。

       最近快开题了，定了方向，毕业条件是至少一篇小论文，以前一直琢磨怎么弄，刚开始的时候以为最快的方法就是找一篇最新的论文的模型学一学，改一改，或者换个应用领域之类的，而后应该就能够写小论文，由于最新的论文改模型确定不会与别人的重复，若是改比较早期的论文极可能已经有人作了。结果找了领域内的最新的论文一看，懵逼了，全是深度学习的不说，网络还贼复杂，关键是尚未公布源码，那还怎么搞。原本想换个近两三年的，那个确定有源码。

       后来想法有所改变，论文最后是要有实际价值的，若是从用途（应用价值）往前推，也就是先考虑要实现什么东西，解决什么具体的问题，而后再去选择模型，选择论文，再对模型进行修改，或许才是比较理智的方法。

       结果还没找到可改的地方，却通知要准备开题了。仍是先补一下基础知识，只能把领域内的早期论文的方法看一下，就是图像质量评价，刚开始的时候，找了一些中文论文来看，根据网上还有其余地方的经验，先中文入门，而后看外文经典文献。我本身的办法是先找综述，中文的和英文的，经过综述去看哪些文献值得看，可是后面发现做用不大。都知道要找顶级的期刊会议，可是直接看那些不必定看得懂。仍是须要了解先前的一些东西。后面本身摸索，如今的感受是选论文看论文能够参考下面的步骤，不必定对，只是本身的一些想法。

一、先肯定方向，若是本身在对某个个方向很感兴趣，而且有比较长期的积累，在导师赞成下，能够继续该方向，也能够跟导师作相同的方向。

二、方向肯定后，能够先找一下该方向的优秀硕博论文，近几年的，只须要看它的背景介绍和引言等，具体的方法能够略过。或者找最新的文献综述，大体了解一下这个方向的来龙去脉，解决什么问题，解决方法是什么，有哪些难点。

三、大体了解本身领域后，而后领域再划细一些，好比我刚开始想作图像质量评价，后来了解了一些后，打算作无参考通用型图像质量评价，由于我以为这个应该是图像质量评价中最有用的。而后直接搜最新的顶级会议或期刊的论文，收集几篇，不是要看论文的内容，而是看它的引言和参考文献，经过它的引言和参考文献能够找到本身领域内比较权威的论文，至关于大牛推荐啊，比本身在知网和百度学术上搜索，而后看的眼花缭乱的不知道该选哪些论文来读，是否是要方便省事的多。

四、找好了论文能够按类型分类，好比按早期模型或早期解决办法和较新的模型分类，早期的模型能够不用太仔细，由于能挖的点极可能已经被挖完了，很难再找到改进的方法，并且改进了效果也比不过新的模型。看论文的方法，能够看些牛人的博客、知乎。其实知乎上有很多有用的东西。

五、须要注意的几点：1）中文快速入门，入门后就能够扔了。2）要分精读和泛读，由于时间有限。3）及时记录笔记和看论文产生的想法，想法很重要。 4）有机会的话，注意交流。

六、以前听的一个讲座，讲的如何改进模型，分享给你们：（前提是对该算法及现有研究有充分的理解）1）特殊输入条件，发现特殊输入状况下算法的缺陷并改进。2）大规模输入量，改进算法复杂度。3）特殊应用场合，提出适合某种特殊应用场合的版本。4）设计原理，提出解决一样问题的新算法。

七、想到改进的想法的时候须要论证：1）个人想法是对的吗？2）已经有人作过了吗？3）别人跟我作的有不一样吗？4）我比别人作的更好吗？