上个月，一个读者发私信问我，他目前研究方向是图像分割，想弃坑了。
因为实验室就只有他一个人做这个方向，导师没有数据集，什么建设性意见都没有；
只能自己在网上找开源数据集，问我有没有什么方法能快速发论文。
最好能做个东西，对以后求职也有帮助。
我说你多看几篇经典论文呗。
他说光看和调代码感觉又学不到东西，导师甚至要他从里面找新方法和新模型。
看在他经常经常转发我文章到朋友圈的份上，我请教完大佬，花了3天时间给他整理了一个论文通关攻略。
没想到，现在他已经找到创新点在做实验优化了。
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是什么方法能让被导师放养的同学快速产出论文？
首先发现问题，才能对症下药。
01、导师放养，怎么入门？
大部分同学本科并没有接触过科研项目。
进入到研究生阶段后，很难在极为紧张的学习时间内发表高质量学术论文。
而图像分割涉及到的知识范围极广，包括数学、图像、计算机等理论和实践知识。
对于刚上研究生的同学第一个难题就是不知道从哪学起，学哪些，以及该怎么学？
问导师，导师可能就丢给你几篇论文，让你自己琢磨，连数据集都没有，就要你做实验。
如果你去百度上检索也是一团乱麻，都是一些零散的建议，如何系统性学习？
我们需要一个明确且清晰的学习路径。
它不是我凭空想出，而是请教大佬所得。
之前工作原因结识一位大牛Henry。
他博士毕业于加州理工大学，目前是国际AI情感计算大赛主席团成员，CVPR一区审稿人。
他以一作身份在计算机视觉，语音处理等领域国际会议上发表超过10篇论文。
目前与多位来自麻省理工，剑桥大学等名校的教授进行学术合作。
站在巨人的肩膀上，可以降低试错成本，让你成长的更快，而不是自己从0开始探索。
一张图帮你入门图像分割
传统的学习路径是学算法原理就得几个月，且缺少实践机会，这个过程冗长、不容易消化，极容易搞懂前面忘记后面。
但这条路不一样，你只需要掌握一些核心模型，一些工具，了解一些基础原理，就可以在具体场景中去实践，遇到问题→学习理论→验证理论。
这个过程一方面是基于具体的问题强化了实践能力，另一方面又扎实了理论基础。
学习效率自然会更高。
如果你像这位读者一样，想快速掌握图像分割，想知道模型实验怎么优化，怎么快速发paper，那么我推荐你也可以按这个路线学习。
免费学习工具我已经帮你准备好了
工具一：《图像分割课程合集》
《图像分割经典模型优化》
《顶刊审稿人：论文撰写方法》
《Python视觉实战项目52讲》
《机器学习：周志华》
02、创新点怎么找，实验怎么优化？
发论文最大的阻碍就是在论文复现后面这个环节：如何找到创新点，以及如何优化模型？
这里面涉及到的环节要复杂很多，论文实验部分需要多个数据集支撑，展现模型的鲁棒性。
然而，各个数据集间往往具有很大差距，如何实现多模型和多数据集的轻松替换?
不同场景下应该选择哪些数据增强？不同的损失函数原理，她们适用于哪些场景? loss函数，包括Lovasz-softmax，DiceLoss，BCELoss；
算法模型的优化策略：算法的训练和测试过程怎样设计？学习率怎么优化？这些具体的操作细节，需要有人带着你操作一遍。