自从CVPR开了图像复原竞赛(去模糊，去噪，去雾，去雨，超分)后，大众的观感基本都是——

这也太好灌水了吧……
这个领域的idea看起来好像相对简单——随便在其他视觉任务中找一个网络结构或者训练策略都能用在图像复原里。然后根据作者讲故事的水平层次，这些文章就被发在不同等级的会议上。似乎只要你能写的出来，就能给你发掉……
Low-level vision 中一个比较难的点其实是很难做出比较general的novelty。毕竟low-level的任务历史都比较悠久，能想到的都被前人做过了。所以很多人更倾向于魔改结构炼丹……
But，这其实也反映了，图像复原领域遇到的问题确实有一定的难度。总是被灌水并不意味着这个领域水。灌水虽然容易，但是解决问题很难。
但是能发论文没有谁会拒绝。
最近就有入坑图像去噪的科研er私信吐槽：
想水论文！奈何导师只负责分配研究方向，然后就当甩手掌柜。
虽说好发论文，却没有丁点思路，不知道从哪开始入手，代码也无人指导……
你需要一些来自大神的指点和点拨。
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很多童鞋的终极目标是拿着论文当敲门砖，去某某大厂开启人生新篇章。

而目前来讲，任何一家做相机、手机、自动驾驶等涉及到摄像头的公司就不可能不做low-level vision。所以不需要担心发展前景。

那么剩下的问题就是，怎么发（水）论文？

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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创新点和idea不可能凭空生成，好的porfermance也绝不可能一蹴而就。
沃恩智慧邀请CV领域顶会审稿人Mike老师，从图像去噪的前世今生说起，全方位解读图像去噪、图像补全。
同时Mike老师将从顶会审稿人、论文一作的角度，带你解读高质量论文应该如何写。

导师介绍：Mike老师

-美国Lehigh博士

-研究方向：张量分析，领域自适应，医学图像处理，图像质量评价，图像去噪等

-一作发表包含IEEE TIP、IEEETMI等在内的SCI一区论文数篇，累计协助本硕博学生发表CCFA类等论文3篇

-担任IEEE TIP，CVPRAAAI等多个顶级期刊和会议审稿人

课程中的论文解读覆盖范围广泛，非常适合入门图像去噪的同学！
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有些童鞋可能会有这样的疑惑：
我已经学习了专业核心课程，专业成绩也一直很不错，也阅读了很多优秀的文献，感觉输入的已经很多，专业储备已经很足够，可是为什么面对论文还是很迷茫？
因为你缺乏有效输出的能力，而追归根结底是缺乏一定的科研思维和能力。
从决定写论文，到最终论文成功发表，中间要走的路很长，这个过程中最重要的就是科研思维，同学们需要对知识进行有效整合和梳理，并在这个基础上形成自己创新的观点，需要优秀的逻辑思维、创新力。如果缺乏敏锐的科研思维，你不仅可能连定题都搞不定，更别提能够产出符合要求的论文了。
所以，如果有科研大神手把手传授，带你完善科研思维，建立解决复杂问题的思维模型……
（让我看看是谁的DNA动了~）
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