一个被严重低估的风口新方向，论文稳了！
工业缺陷检测是一种通过使用计算机视觉和机器学习技术，对工业制品中的缺陷进行自动检测和分类的过程。在工业生产中，人工检测缺陷的方法往往效率低下、成本高昂、易出现漏检、误检等问题，而工业缺陷检测技术可以解决这些问题。在过去几年中，随着深度学习技术的发展，工业缺陷检测的研究也得到了极大的发展，如何通过深度学习来实现更准确、更快速、更稳定的工业缺陷检测成为目前研究者的探索方向。
目前，工业缺陷检测领域的研究主要分为传统的图像处理方法和基于深度学习的算法。在传统的图像处理方法中，常用的技术包括边缘检测、形态学处理、纹理分析等。在基于深度学习的算法中，常用的模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。此外，关键辅助技术如图像增强、图像配准和特征提取等也受到广泛关注。
当前，工业缺陷检测面临的最大的挑战之一是缺陷检测算法的准确性和稳定性。由于工业制品的表面形态多变，缺陷种类繁多，如何设计更加适用于实际场景的检测算法仍是亟待解决的问题。此外，如何解决实时检测的问题，以及如何使工业缺陷检测算法更加高效、精确和可靠，也是重要的研究方向。
Mark老师将就工业缺陷检测与大家分享工业缺陷检测研究现状，主流检测方法、技术与常用数据集，同事和大家探讨当下极具潜力的研究方向。
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导师简介
Mark，TOP985人工智能博士。
具备极强的学术背景。
研究领域为自动驾驶与机器人，包括路径规划、语义分割、图像生成、异常检测等。
共发表10余篇机器人领域顶级论文，包括顶级期刊和会议 IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Syatems, IEEE International Conference on Robotics and Automation等。
曾担任IEEE ICRA Session chair。
ICCV、ECCV workshop PCM，AAAI PCM，ICRA、IROS、AAAI、Robotica等期刊及会议的审稿人。
曾担任高校学生人工智能训练营助教，主讲讲座数次。
课程大纲
1、对工业缺陷检测的问题定义与研究现状
2、主流的检测算法
3、关键辅助技术与常用公开数据集
4、对此领域的总结和展望(极具潜力的研究方向)
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全民积极向（内）上（卷）的时代，江湖常有传言：SCI在手，升职加薪、前程无忧。
发论文的门槛，说高不高，说低不低。不管你是科研经验丰富的研二研三学生还是研0小白都可以发论文的。有时候限制你发论文的，不是写作技巧、不是实验，往往是最初但是最重要的idea。
对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，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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实际上，99%的论文创新点都是这么来的——
了解前沿研究是找到创新点的基本步骤。对于人工智能领域的研究者来说，了解最新的研究进展、当前的研究趋势和热点话题是非常重要的。
人工智能领域的顶级会议和期刊，如NeurIPS、ICML、CVPR等，是了解最新研究进展的重要渠道。
在了解前沿研究的基础上，接着需要寻找研究空白。这包括已有研究中未解决的问题、未被深入探讨的领域、尚未研究过的数据集等。这些研究空白可能是大家寻找创新点的重要来源。
为了寻找研究空白，你需要对已有研究进行深入的分析和思考。可以通过阅读文献综述、看研究方向的细节、参加研讨会等方式，找到一些未被解决的问题或者未被深入探讨的领域。
在找到研究空白的基础上，接着需要提出新的问题。这些问题应该是基于前沿研究和研究空白的基础上，具有一定的挑战性和实际应用价值。通过提出新问题，可以找到新的研究方向和创新点哦~
提出新问题需要对前沿研究和研究空白进行深入的分析和思考。需要思考如何从已有的研究中提取出新的问题，以及这些问题的研究意义和应用价值。
同时，大家也同时考虑如何解决这些问题，并寻找创新的解决方法。例如，如果你发现当前的图像分割算法不能很好地处理医学图像，那么你可以提出一个新问题：
如何利用深度学习技术更好地处理医学图像中的分割问题？这个问题既有一定的挑战性，也有很高的实际应用价值。通过解决这个问题，你可以为医学图像分割领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。
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论文的创新基本可以从两方面入手：
1、原理创新：比如模型创新，如YOLO、R-CNN或是智能优化算法（粒子群）等；再比如模型改进，如常规卷积和深度可分离卷积，但这一系列难度较大，不适合小白哦
2、应用创新：这很好理解，比如Vision Transformer，原来的Transformer是在自然语言处理上面应用的，后来被迁移到了计算机视觉中，小伙伴们在写论文的时候也可以尝试把其他领域上的模型应用到自己的模型身上哦~
实验验证也是寻找创新点的必要步骤。实验验证可以验证提出的新问题、创新方法的有效性和实际应用价值，同时也可以发现一些意想不到的结果和创新点。
实验验证需要大家具备一定的实验设计和分析能力。你需要设计合适的实验方案，收集和分析实验数据，并从中发现新的创新点。实验结果可以为研究工作提供有效的证据和支持。
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