ICCV 2019上,Facebook AI 的 Ross Girshick 做了一个关于目标检测和实例分割的 tutorial,最后用19页PPT讲解了如何 writing good research papers,对这部分做个总结。

1. what did I learn from your paper

(1)一篇论文必专注于一个idea;(2)idea往往包含下面因素:在哪些场景下可以工作?什么时候可以工作?如果它有多个部分组成,哪个部分是最关键的?哪一部分实现细节是最重要的?(3)如果你的 idea 加上一些 trick 得到了 state-of-the-art的结果,审稿人也不是特别看重。审稿人更加重视的是能不能从你的 idea 中得到一些有趣的东西。

论文写作时,要用最简单的方式展示你的 idea:一般要从 solid baseline 开始,把你的想法应用在上面。接着要 perform ablations under simple settings。

2. Ablation实验要注意的是:One table, One message

Ross 用他的 Mask R-CNN 为例,论文中有很多表格,每张表都只表达1个信息。

3. Support all of your claims

所有的 claim 应该用 citation 或者 experiment 来支持。否则,不要出现不合格的表达,比如:

  • Intuitively, increasing X is important for Y…”

    This statement is your intuition (not fact), the reviewer may disagree!

  • “Increasing X may lead to improved Y…”

    Expresses uncertainty or that some conditions may apply

Ross举了一个例子,在Mask R-CNN论文中,论文中说alignment非常重要,因此提出了 RoIAlign,为了支持这个观点,有一个实验结果表格来支撑。

4. 当心 speed/accuracy claims

与当前算法的比较经常是不可控的(uncontrolled)。主要表现为如下五个方面:

  • 使用不同参数时,算法准确率不同
  • 不同参数及硬件环境中,算法速度不同
  • inference details 不同时,算法速度不同
  • 有些人是以优化算法速度为生的!他们能做到10-100倍速度提升

因此,我们对于算法准确率及速度的提升保持怀疑态度(taken with a large grain of salt)。而我们在做实验时,注意下面四项即可:

  • Making training settings as similar as possible
  • Making inference settings as similar as possible
  • Ensuring low-level optimization fairness
  • Using the same hardware for all methods

5. One more thing ... ...

还有三页PPT,是专门用于目标检测的,这里不再具体描述,我把PPT粘在下面了。





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