iccv失利总结帖

March 9, 2009

终究还是没赶上,倒没有什么遗憾的。近两个月,自己已经尽全力在做了,原因多方面:
1,积累不够.量变才能引起质变,对所处江湖有全面认识,才能尝试提出自己的东西.

这次可以说是小范围遍历了low-level和middle-level vision的一些经典问题,比如说图象分割,场景分类,saliency detection,聚类,以及image descriptors的相关内容.Berkely学派在这方面很好很强大,以Berkely segmentation dataset为基础,做了一系列这方面的工作,但说实话不怎么喜欢Malik等人做出来的东西,以解决一个实际问题为导向,缺少了一些所谓形而上理论上的思想.且感觉Berkely segmentation dataset是个幌子,不能算是segmentation的benchmark,充其量是个检测boundary的benchmark.另外,科研这玩儿通常也可以一paper成名,恩,没有Normalized cut就没有Jianbo Shi.

2,拔苗助长拔得不够凶狠.前几天看了朋哥对CV各流派的点评,的确越来越感觉这是个江湖,帮派众多,Berkely,CMU,MIT,Caltch,UCSD,NYU,UCLA,Oxford等都有带头大哥领导的门派和核心指导思想,现在看paper时扫完题目就不由自主去看corresponding auther去了,如果认识,那么对文章整体脉络有个先验理解了,能深深感觉到一种所谓"研究风格"的东西蕴涵在里面.个人现在比较喜欢老朱和simoncelli的思想,具体落实到应用,还得靠自己去挖掘.回过头来看,自己在这里算个什么呢?算个屁.所以还得加紧拔苗才是真的.以后还得跟对大哥混江湖,或者做个独行侠,时不时来搅下局也不错:)

3,computational vision这里面要学的东西很多.光computer vision,neuroscience,machine learning里的皮毛都够的我学,还不说一些诸如psychology, statistical physics的东西,看来要积累到位才能融会贯通,正所谓大道无形.

4,有效的思考应该是关键.让大脑转动起来.

恩,革命远远没成功,同志还得加把劲

3 Responses to “iccv失利总结帖”

  1. Xiaodi said

    友情提示,那间学校叫Berkeley :-D提升实力是最重要的,一两个会不是主要问题。

  2. Bubble said

    囧….

  3. said

    透彻的反思自己,加油吧~~神经见

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