研学有感

这是一篇，可以叫经验贴（实验做不出来，无聊写写文），记录学习方面的一点点感悟。

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对于计算机视觉这个研究方向，往深了说，涉及方方面面的知识很多，比较突出的是概率论、高数和物理。这些都是大学或高中的学习内容，在这里不细说。主要讲一下好用的学习方法。

1.【公众号】

关于机器学习、深度学习，cv、nlp各领域的公众号很多，选择几个质量高的，平时看看发的推文，积累跟自己研究方向相关的知识点。同时，这也是触类旁通的，说不定哪个点就激发你的灵感，一篇顶会就出来了（有点点夸张）。

2.【github】

github是全球性的代码托管基地，几乎所有论文的开源代码都会放在上面。有时间就去clone，自己复现。一开始可能这个过程比较坎坷，是因为刚接触，对一些常见错误不熟悉，debug能力偏弱。这时候一定要耐住性子，把错误信息放到google、百度上搜索，寻找解决方案。对于一些共性的、常见的bug，把它们记录下来，下次遇到可以直接翻阅笔记，提高效率。

3.【论文】

读论文分几个不同的过程：略读：读摘要（确定跟自己的研究内容密切相关），读实验（是不是在现有baseline上达到sota），读结论（明晰解决了什么问题）；精读，从摘要到结论中间所有内容逐句翻译清晰，边读边在脑海里构思作者的思路，边读边寻找是否有瑕疵或者值得商榷的地方，边度边跟自己的方法对比，有哪些值得借鉴的地方。养成一个良好的读论文习惯是做好研究的前提。

4.【讨论】

组内或者实验室内，大部分同学的研究方向都是差不多的，一些方法都是通用的。平时吃饭或者上课的路上可以相互探讨遇到的问题，一方面给他人解惑，另一方面也使自己对某个知识点的理解更深入。

5.【实践】

实践是检验真理的唯一标准。抽时间参加一些比赛、做一些工业项目，尝试的运用自己所学去解决实际问题，这个过程会帮助你学习得更快。

不积跬步无以至千里。成功是一步步积累出来的，自己的一点点经验分享给大家，希望对诸君有所帮助