点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文泉源｜北京智源人工智能研究院&极市平台整理｜许明英、杨晓笛、王炜强、常政作者先容：施柏鑫 智源青年科学家、北大盘算机系数字媒体研究所研究员2013年获得日本东京大学信息科学与技术专业博士学位，麻省理工学院媒体实验室博士后。主要研究偏向为盘算摄像学与盘算机视觉，揭晓论文95篇，包罗6篇TPAMI和33篇盘算机视觉三大顶级集会论文。2015年提出的“余数相机高动态规模成像”获国际盘算摄像学大会（ICCP）年度Best Paper Runner-Up，同年于国际盘算机视觉大会（ICCV）提出的“融合偏振的高分辨率三维成像系统”入选IJCV专刊Best Papers from ICCV 2015（1700选9），现在（曾经）担任IJCV编委和CVPR、BMVC、ACCV、3DV等多个盘算机视觉集会的领域主席。

“无论是写论文、审论文还是作为集会领域主席、期刊编委，海内外有太多老师具备更富厚的履历和更透彻的看法。本文（和之前的陈诉）仅仅是在大量借鉴前辈们分享的基础上，谈了一些小我私家履历和粗浅想法，供大家快速相识盘算机视觉论文从那里来、到那里去。

水平有限，疏漏难免，接待拍砖”。——施柏鑫今天，我们将先容智源青年科学家、北大盘算机系数字媒体研究所研究员施柏鑫的陈诉《盘算机视觉集会论文从投稿到吸收》。本次陈诉，施柏鑫从作者、审稿人、领域主席、期刊编委等视角，围绕盘算机视觉领域，为我们讲述了该领域顶级集会论文从写文章、投文章（包罗Rebuttal）、审文章、扩期刊各环节的履历心得和关键注意事项。

可以说，这个陈诉提供了笼罩整个论文写作闭环的精彩干货，相信会令大家开卷有益。分享预热：干货资料推荐说起做好的研究，网上有许多有价值的分享资料，所以我今天的演讲也是基于下面列位前辈精彩分享的基础上，并融合了一些小我私家的看法和履历而成。

从做好研究的角度，我首先推荐CMU的Takeo Kanade（金出武雄）教授的《像外行一样思考，像专家一样实践》[1]，内里许多通用的准则，不管做哪个偏向的研究都值得深入学习；此外另有马毅教授的《How to do research》[2]，他对“勤学生”与“做好的研究”之间关系的一番剖析，十分独到；Ramesh Raskar 教授是我的博士后导师，他做过一个陈诉《Idea Hexagon》[3]，围绕一个六边形的各个极点，从多个角度来启发我们做研究如何寻找灵感和打开脑洞。从如何写好盘算机视觉论文的角度，我推荐大家去看MIT Bill Freeman教授的《How to write a good CVPR submission》[4]、UC Merced Ming-HsuanYang教授的《How to get your CVPR paper rejected》[5]。前者对一篇好的CV论文的每个章节做相识析，另有一些改写的例子；后者是我这次陈诉主要借鉴的一份资料，包罗了CV论文处置惩罚的流程。

另外重点推荐一个300多分钟的集会视频（网址如下图）和PPT，这是2018年国际CV领域一批顶尖大佬们在CVPR 18一个Workshop上就做一个好的盘算机视觉社区“公民”的集中讨论，讨论话题席卷了从做好研究、写论文、投稿和审稿等整个闭环。写文章：“好容貌”和“好故事”1. “长得像一篇文章” 2005年，MIT几位学生写了一个法式，运用特定写作规则生成了几篇文章举行投稿（如下图左边），居然投中了几篇“水会”。虽然这是一个极端现象，但也从侧面说明写论文至少要遵循一些最基本的规范，首先要“长得像一篇文章”，包罗正确的语法、图表公式的合理应用、参考文献的规范性等。

详细而言，我建议大家在写论文之前，阅读一下杜克大学陈怡然教授写的《和导师一起赶文章死线（Deadline）的十大注意事项》。文章中谈到一个很基本的点，即是首先要熟悉使用论文写作工具和模板（Template），这有助于我们快速掌握写作规范和习惯。

例如，句子中的人称及单复数，是论文写作中很容易堕落的“重灾区”，但通过相关工具的辅助，以及一定良好习惯的训练，会资助你在写作中能有效地规避这些问题，也使得导师在修改你的论文时心情愉悦，固然审稿人（Reviewer）在评审论文时也容易留下一个比力好的第一印象。对于图表的引用和一些常见的词语缩写，建议大家在论文写作时候用好Latex的模板和自界说下令，以保证每次使用时都是统一的花样（例如，所有的方程引用是Equation, Eq.还是Equ.等）。

这些举措，都市资助你形陋习范的写作习惯。需要提醒注意的是，论文写作中大家比力容易忽视的是参考文献部门，实际上它对于文章的整体印象至关重要：尤其是当你在“相关事情先容（Related work）”部门需要引用某人的文章，而他恰好是这篇文章的Reviewer，此时如果泛起名字写错等问题将是一件令人很是尴尬的事情。

所以参考文献也需要根据规范书写（例如同一个集会名称在整个参考文献部门保持一致的全称或者缩写方式），从而给人以一种工致和专业的感受。以上先容了如何所谓“长得像文章”，有了这个基础，我们才气步入下一步：怎么样写出一篇好文章。2. 讲出一个好的故事从审阅文章的角度，论文的Introduction（引言）部门可能是最重要的。加州大学伯克利分校Jitendra Malik教授曾在先容如何做好研究的演讲中评论说：“引言是一篇论文最重要的部门，读完引言后形成的大致印象，往往就能开端确定文章是该收还是该拒绝”。

现在盘算机视觉集会论文的引言大多（固然不是所有论文）有一定的“套路”，结果和Contributions（孝敬）的归纳综合性先容一般在最后一段，往前一段即是关键的技术创新，再往前可能是先容凭据什么新的视察提出了用什么方法解决这个问题，而引言的开头往往是领域技术的生长状况等。所以从一位阅稿无数的审稿人角度，一般都很熟悉前面的领域知识内容，往往会直接跳已往重点看你的技术创新和研究孝敬部门。看完Introduction对你的论文有了一个基本的印象后，审稿人一般会去看论文中的图（Figures）、表（Tables），图表的要求和作用，如Jitendra Malik教授所言，即是“如果将这些图表汇聚成一个PPT，可以讲清楚一个好的故事”。现在，让我们用“倒播的”的模式来看这样一个实例：首先，来看这三张图片，你们能否马上领会到它讲述故事的焦点要点？ 作者做的是一个“全局和局部光照分散”的研究，第1张图提供了包罗种种光流传现象的场景；第2张图画出了上述场景的几种光流传现象对应的简朴光路图；第3张图则是用形象的图例和简朴的方程形貌怎么做光分散：如何通过改变一个黑白相间的条纹投影，获取全局光照前面的系数变化，从而建设方程组，求解分散问题。

此时我们再来看这些Slides对应的论文，它是揭晓于2006年的一篇经典文章。我们会发现论文中图例的逻辑和Slides一样的流通。

而事实上是，作者是先写了这篇论文，然后再做了Slides，这充实说明作者在构想论文的时候，已经通过图表将整个故事逻辑讲得很是清楚了。随后，审阅人可能会跳到论文中的实验部门，大致看一下效果是否到达了甚至凌驾了主流的算法。经由上述步骤后，阅稿人基本上对论文能有一个整体的印象了（这之后固然需要花足够的时间去读论文的技术细节）。对于写论文的新手，要实现在上述环节里给阅稿人一个好的印象以及流通的讲一个故事，需要履历一段时间的学习和磨炼。

我的建议是大家针对自己的研究领域，去学习跟自己研究偏向靠近的顶尖团队揭晓的经典论文。好比在我们盘算摄像偏向，哥伦比亚大学的Shree Nayar教授就是一位大神级的人物，他是美国三院院士，两次拿过盘算机视觉最高奖——马尔奖，他们团队揭晓文章的数量以今天的看法来看不算多，但险些篇篇都是经典，串起来可以组成一本教科书，很是值得学习。上面Slides的例子就是泉源于他们组的论文。投文章：Rebuttal 往往能力挽狂涛我们在论文投稿之后，一般有几个月的等候时间，这段时间应该充实使用。

好比投完稿后的一周需要集中精神准备附加质料（Supplementary Material），这件事情在最近几年的CV集会投稿中变得越来越重要：可以增补更多的研究效果，也可以准备一个Video来展示一些纸面上无法表达的内容，总之需要花些心思让审稿人看获得事情量（包罗数量和质量）；接下来的时间也要充实使用，好好复盘、思考一下投出去的论文有没有“坑”，以应对未来的Rebuttal（反驳）环节。此外，如果这段时间的准备，发生一些新希望，也有利于你未来迅速将结果扩展到期刊中去。几个月后，审稿竣事，我们便迎来了激动的审稿意见和分数查询时刻。近些年盘算机视觉集会论文一般有如下五个档的得分：1-Strong Accept2-Weak Accept3-Borderline4-Weak Reject5-Strong Reject “分数”越低，代表评价越高。

能直接获得“111”的概率很低，如能拿到“122”之类的分数，一般是相当开心了，意味着有很大的几率被录取。但许多时候，我们获得的都是一些“半死不活”的分数：如234、333、244之类。

此时，便需要你充实使用接下来的Rebuttal时机，尽可能争取两个以上的Positive分数（2以上）。所谓Rebuttal，就是凭据当前获得的分数，就审稿人对文章可能的误解举行一个申辩。这里需要强调的是对“误解”举行“申辩”，所以原则上不需要你增补新的实验结果或者重新论述自己到底做了多大的孝敬（这是投稿时候要陈述清楚的）。

2018年PAMI TC集会上讨论通过的Rebuttal政策明确划定审稿人不应该要求作者去增补新的对比实验（短暂的Rebuttal期间无法保证增补实验的质量），现在年CVPR这方面的政策就执行的比力严格。所以如果遇到审稿人要求作者增补实验的话，原则上可以在Rebuttal直接回复说：“凭据集会的要求，我们不能提供这样的实验效果”。

下图来自Ming-Hsuan Yang教授的Slides，生动、形象地形貌了作者和3位审稿人在Rebuttal阶段可能存在的矛盾冲突：投稿人自觉论文写的是“这匹马跑得更快”，效果审稿人1说“你应该使用我的驴”、审稿人2说“这不是马，这是骡子”、审稿人3说“我想要的是一头独角兽！”。面临如此情形，你该怎么办？在Rubuttal内里愤慨地直接把审稿人“怼”回去吗？固然不能这样，究竟投稿人和审稿人是处于一种差池等的职位，我们需要的是规矩心态，用平和、专业的态度去把原理解释清楚。

这里我想强调的一点是，永远不要放弃使用Rebuttal为自己申辩的时机，除非你在投稿时候是抱着“抽奖”的态度（很是不勉励这样做）。下面举几个我亲身履历的实例。

好比有一次，我有篇文章得了155这样的分数，厥后却中了。其时审稿人认为我们的公式推导有问题，经由一番耐心地解释，给5的审稿人发现其实是他自己推导错误，便将分数调成了2；我也遇到过审稿人“坚持不认账”的情况，例如有篇初始分数和Rebuttal之后分数都是244的文章最后被吸收，是因为领域主席（AC Area Chair）发挥了作用：这是一篇相机传感器设计的论文，审稿人坚持论文图像处置惩罚方面的算法创新不足，但领域主席认为文章的主要孝敬在于相机而不是算法，于是这篇文章被接受了。第三个例子来自今年的CVPR，我们有一篇文章分数从344调整到224，是因为我们认真回复了Rebuttal中的每一个疑点，让审稿人重新审视到了文章中的亮点。审文章：剖析审稿人的思维脉络接下来，我们来看一篇文章从审稿到吸收（或拒稿）的详细历程，这内里有一些注意事项希望能资助到大家。

1. 横向对比审稿人一般都是对论文领域很是相识的人，尤其是盘算机视觉顶级集会最近都接纳机械匹配审稿人的方式（TPMS），很是准确。所以审稿人手里一般拿到的文章有一些都是来自靠近的偏向，通过横向对比很快能评判出一篇文章的优劣。2. 第一印象论文留给审稿人的第一印象很重要。

首先是摘要部门，它的主要作用主要在于匹配审稿人。如果集会论文审稿有Bidding的环节，审稿人通过阅读摘要部门便能决议是否要审阅这篇论文（期刊的话是编辑把审稿邀请连同摘要直接发给审稿人），所以摘要部门要能高度归纳综合整篇论文，让审稿人明确这篇论文是在做什么，引起他的兴趣，固然一定不行以有拼写和语法错误。其次是上面讲过的Introduction部门，这是审稿人拿到论文以后最重要的部门。

前面讲过，需要把Introduction以及图、表整个串起来后，讲一个能够一下子吸引住审稿人的故事。相对应的，我们不能在这方面“节约”审稿人的时间：有很显着的Bug或者写作缺陷，导致审稿人会“很开心”地迅速找到否决论文的理由。3. 审稿人的角度写文章要善于从审稿人的角度思考。

自己看自己的文章，往往会自我感受良好，认为很巧妙地解决了一个很重要的问题，但怎么让审稿人也这么想呢？那就是构想文章的时候只管从他的角度去思考，让他以为“这些内容确实是技术上领先的”、甚至可能是“他自己都没有想到的”等等，那文章就容易被通过了。但如果反过来，如果让审稿人发生了“这个问题的解法我早就想到了（或者在那里见过）”、“这个我一下子就能做出来”等的印象，就肯定会有许多的理由把这篇文章否决掉。近些年，由于投稿论文数量增多，成为顶级集会审稿人的难度确实有一定水平的下降，但无论情况如何变化，我们归根结底都要做好自己的研究，让论文质量越发出众从而从更大量的投稿中脱颖而出，这个是稳定的原理。4. Review Form审稿人阅读完投稿的论文之后，会填写评审意见的表格（CVPR 2020年的示例如下图），这也是论文作者在Rebuttal开始时候会收到的评审意见。

第一部门的Summary，是一些总结的套话，一般不直接反映审稿人的态度。比力重要的是第二部门的Strengths和第三部门的Weaknesses的部门。一般而言，如果Strengths部门内容多，那么审稿人会在第四部门Overall rating会倾向于Weak accept以上的分数；如果Weakness部门内容比力多，则会倾向于Weak reject以下的分数。第五部门的Justification of Rating，会给出勾选相应分数的解释。

看成者收到审稿人（一般是三位）填写好的Review Form之后，就可以凭据给出的意见举行Rebuttal的撰写（一般有一周的时间），并提交给审稿人。5. 审稿人凭据Rebuttal讨论当Reviewer收到Rebuttal之后，会重新审视论文，而且举行一场相互匿名的讨论——这也是Rubuttal很重要的原因之一，它意味着起初的判断可能发生改变：因为在这样的讨论中，某个匿名审稿人揭晓的意见可能会对其他审稿人的判断发生影响，甚至主导讨论的“节奏”。

然后，联合Rebuttal和匿名讨论的效果，审稿人最终会给出一个Final Rating并附加对应的解释。审稿人被要求在写最终意见的时候要提到Rebuttal的内容，至少要说自己是看过Rebuttal的，这也再次印证了Rebuttal的重要性。6. 领域主席决议效果AC（Area Chair，领域主席）收到所有审稿人对论文给出的分数后，便开始决议论文的去留了。

这里有以下几种常见的情况。第一个是当一篇论文的分数没有正面的评价，那么领域主席可以直接决议拒收此论文，并提前写好Meta-review。第二种是总体评价很正面的文章，AC可以直接决议吸收，并写好Meta-review。

以上两种都是比力容易处置惩罚的情况，另有一种情况是比力庞大的。对于许多文章来说，审稿人的意见（纵然经由了Rebuttal和讨论）仍然是存在分歧的，这时候就需要在AC Meeting（线上或线下）通过讨论来决议这些论文的最终去留。

CVPR的AC Meeting一般是在线下举行的。这里简朴先容一下AC Triplet的事情原理： 3位AC组成一个Triplet，然后两两分组，每人都市作为Primary AC主要卖力一部门文章，他需要对这些文章的最终审稿意见举行汇总，须要时候自己读文章，给出对于这个文章的开端结论，然后在会上和其他AC讨论。

然而录取决议不是Primary AC一小我私家做的，至少有两位AC意见一致才决议最终效果。这里需要提醒大家注意的是，只管AC、审稿人们会见告作者得出效果的原因，但不会被见告他如何去革新一篇论文，这方面需要我们平时写作中，不停和导师、同学讨论，增强训练。

AC Meeting竣事后，录取ID也随之确定，我们便可以去网上检察录取效果。这个“神秘”的txt文件（不包罗图里的Peppa Pig^_^）一般会早于在投稿系统上可以查询详细的Meta review（AC给出的解释文章最终结论的一段话）和Oral/Poster决议的时候就会公然。扩期刊：让已经出彩的事情越发精彩最后，我再先容一些扩期刊方面的注意事项。

在盘算机视觉偏向，有TPAMI和IJCV两本顶级的期刊。总体上而言，这两本期刊都市吸收已经在CVPR等顶级集会揭晓，而且在原论文的基础上做30%以上扩展的论文。这里的扩展并不仅仅指扩展篇幅（多些一些Related Work和技术细节形貌）和实验（多加一些效果）等，更重要的是对于技术的更深入分析和思考，甚至能提出一些有意义的革新。

固然这些期刊也会吸收完全原创的论文，只是审稿人一般也会有更高的期待（至少到达优秀的顶级集会论文水平，而且问题分析很透彻）。期刊论文处置惩罚周期是比力长的，因为需要履历多轮的审稿，直到所有审稿人都认为他们提出的所有问题都被解决了。

有时一篇论文到了Minor Revision的阶段，由于某个审稿人的意见有变（多数是因为作者没能最终说服他）也会导致论文挂掉。所以从这个角度来说，期刊文章是经得起磨炼的，是对一个问题更深入的探讨。最后作为IJCV的编委，做一个小广告，现在IJCV正在努力加速审稿周期，接待大家投稿。

Q & AQ：投稿被拒之后，应该怎么办？A：建议认真走完全部的流程，用规矩的态度，将之前Reviewer提出的所有问题解决好之后，然后凭据实际情况（后续集会的Deadline或者选择直接投期刊）再决议后面的计划。Q：为什么一万个ID只有六千多篇文章？A：有的ID基础没有提交文章（没遇上的，或者某个作者注册了好几个ID等），或者提交的文章存在显着的问题，被Program Chair直接拒掉了（Desk Reject）。Q：绘图软件用什么？A：凭据自己的习惯决议。

PPT用好了就可以解决很大的问题。不管用什么软件，曲线、直方图之类的Plot一定要做成矢量图。Q：期刊论文和集会论文的区别？A：区别有许多。

从投稿到吸收的流程来说：期刊论文经由了审稿人和作者多轮迭代，直到所有审稿人对所有意见都收到了满足的回复才气吸收，花的时间更长，内容也相对更完善。集会的“运气”身分稍微大一些。

Q：如何用Matlab做矢量图？A：先容一种方法：在Matlab画好图后，在Figure内里另存为emf花样，粘贴到PPT中，然后转成PDF插入论文，可以保证是矢量图。Q：PPT转PDF方法A：先容两种方法：第一种是PPT自带的（不能设置压缩比，对于清晰度要求很高的位图要慎用，可是可以保证矢量图转换完还是矢量图）；第二种就是安装Adobe的Acrobat专业版软件（可以自行设置高质量打印，调整位图的清晰度）。Q：审稿人会不会一步步的看论文中的证明？Related work要怎么看？A：因人而异，取决于审稿人的兴趣和时间；保证正确而且严谨的证明是作者的责任。

对于Related Work，提醒一点就是要把最近几年相关的主流方法引用全面，否则会给人一种与当前研究趋势脱节的感受，文章印象会大打折扣。参考文献[1] Takeo Kanade：Think like an amateur, do as an Expert，https://www.slideshare.net/embeddedvision/think-like-an-amateur-do-as-anexpert-lessons-from-a-career-in-computer-vision-a-keynote-presentationfrom-dr-takeo-kanade [2]Yi Ma：How to do research,http://people.eecs.berkeley.edu/~yima/psfile/HowtodoResearch.ppt[3] Ramesh Raskar：Idea hexagon,https://www.slideshare.net/cameraculture/raskar-ink-2012-in-pune-indiafuture-of-imaging-and-idea-hexagon[4] Bill Freeman：How to write a good CVPR submission,https://billf.mit.edu/sites/default/files/documents/cvprPapers.pdf[5] Ming-Hsuan Yang：How to get your CVPR paper rejected ,http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/course/eecs2862016/lectures/How%20to%20get%20your%20CVPR%20paper%20rejected.pptx。

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