2023，还能靠Transformer轻松发论文么？

作为研究者，对前沿技术和研究热门方向的关注是必做的功课。

近年来计算机视觉的几个分支绝对算是大热门。不论是工业界的追捧，还是从各个顶会论文的收录情况也不难看出其热度，相关的研究和论文数量倍增。

但总有冷静的孩子： 计算机视觉领域还有不卷的方向吗？哪些方向比较好发论文？idea和创新方向从哪里来？

可能没有不卷的方向，但有相对不那么卷的方向；和相对比较容易出论文的热门方向。

不论是为了继续升学搞科研还是进大厂，都不可忽略论文在其中起到的关键作用。那些以进大厂为目标的同学，要知道，其实HR也会重点看你满满当当的简历中近期发表的论文的方向和招聘方向是不是契合，如果契合，那么你进入下一轮甚至被录取的概率就会极大地提高。

所以有没有比较好发论文的、各大厂重点业务相关的热门研究方向？

比如Vision Transformer。

Transformer模型统治自然语言处理领域之后，在计算机视觉领域也展现了超越卷积神经网络的性能，并开始逐渐取代后者在计算机视觉领域的地位。与采用滑动窗口形式的卷积神经网络相比，Transformer凭借全局的注意力机制不再局限于相邻区域，因此拥有更高的性能上限。

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“AttentionIs All You Need”，Transformer 作为最近热起来的方向，卷起来了但是又不是那么卷，在这个方向可探索的空间还很大，获得一个好的idea，写出一篇好论文的概率相对就大得多。

很多童鞋的终极目标是拿着论文当敲门砖，去某某大厂开启人生新篇章。

那么剩下的问题就是，怎么发（水）论文？

想要快速发论文有两点至关重要。

1.紧跟风口。

想发文章最容易的方法就是紧跟风口，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，毕竟在热门领域内，创新点和idea远比其他非热门领域多。

2.有一位有经验有能力的前辈指导。

大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

所以，要解决的问题就是：

1.找到风口。

2.找到领域内的大神做导师。

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都说SCI论文只有0篇和无数篇的区别，这句话告诉我们，其实做科研写论文也是有方法有套路可循，掌握了窍门，后面的路才会走得通畅。

但是作为一个小白，还在“蹒跚学步”阶段，怎么去掌握窍门？来自前辈的指点必不可少。

一个好的指导老师的作用是，没有课题，能够结合所在课题组具体情况，结合最近热门研究方向，帮你规划课题，如果有了课题而缺少创新方向，老师能够快速帮你找到几种切入点，几种框架，甚至连需要读哪些文献都帮你想好了......

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同时向大家推荐一个VIT科研小班。指导老师Z老师博士毕业于德国马克斯普朗克研究所与曼海姆大学。

课程将帮助同学们厘清transformer除了注意力之外的核心知识点，以及SOTA模型架构的设计思路。在此基础上，指导同学们如何结合具体问题对Transformer各部分设计进行取舍，并针对不足的地方提出自己的改进。

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