关于CV岗的一点看法

刚刚在某帖子里看到有人说CV岗入门门槛极低，调调参跑跑模型就可以说自己是做CV的。

我很不同意这种看法，另外现在的行情，调参侠调包侠现在连大厂实习都找不到，更别说秋招了。

也不用去纠结CV岗的入门标准了，你觉得调调参跑跑模型就算入门了，可我觉得要做到的还有很多很多才能算是入门了。

第一，就拿原始问题图像分类来举例，数据如何预处理？数据集的特点是什么？类别不均衡怎么办？应该采用什么数据增强策略才是最合理的？网络结构如何设计？损失函数应该用什么？loss曲线怎么分析？bad case如何分析？如何在baseline模型上继续提升指标？如果连图像分类的这些基础问题都没法完全理清，那其他CV问题更是难以解决。

第二，CV每年产出这么多顶级论文，总得看吧？英文过关吗？看得懂吗？摘要看懂了，Method看得懂吗？能看着网络结构图自己搭出来网络吗？能明白为什么这么设计吗？如果让你短时间内借鉴论文思想改进业务问题，能实现吗？

第三，做实验。真的懂怎么做实验吗？对比实验怎么做才有说服力？这么多参数，真的就是随便调一调就行了？实验的期望结论真的可以令人信服吗？能在实验结论的基础上写出一篇高水平论文吗？

第四，劝***。牛客网上有不少CV劝***，我也不知道他们说的是不是都是真的。我只能说，现在的行情，要找到个好一点儿的CV工作，顶会论文/顶级竞赛/大厂实习/学校的牛逼项目，至少得有一项，大厂的要求只会更高。我说这些的目的不是劝退，而是多多少少能给后面还有准备时间的同学们一些拙劣的建议，明确努力的方向，同时也是自己反省还有哪些没有做好的地方。

个人愚见，欢迎大家讨论。#岗位评价#