用日新月异来形容AI界的发展丝毫也不为过。Transformer大爆发，YOLOV7大杀四方……各种新SOTA仿佛随时都会冒出来。好像上一个新技术还没掌握，已经一脸懵的开始学习下一个新SOTA。
科研er们不得不为了追逐最前沿技术在各个工作中疲于奔命，论文焦虑瞬间又增加了好几分。
随着多模态机器学习的兴起，CVer们也更加地由感知智能偏向到认知智能，他们终要严肃面对在NLP中面对的种种问题，去探索人工智能更神秘的边界。在这之中，图像描述（image caption）就是主流的问题之一。
如何更好地“看图说话”，围绕它同样有大量的方法、技术产生，而大多如同昙花一现，很快就被新SOTA取代。这之中，Open AI CLIP就显得很独树一帜。
CLIP是用文本作为监督信号来训练可迁移的视觉模型，这两个工作也像ViT一样带动了一波新的研究高潮，并为后续的研究带来了深远的启发。甚至有人形容CLIP是多模态领域的革命者~
CLIP的价值在于，它可以应用在目标检测任务上，实现zero-shot检测！CLIP模型拥有强大的特征抽取能力，强大到它可以将图像和任意的文本联系起来，你只需要简单地提供包含新类别的文本描述就可以使用该模型来识别新类别。无论是传统的视觉任务，还是
如今大热的AI绘画，我们都能看到CLIP模型的身影。
优秀的模型都值得认真学习。对于图像处理方向的研究生，掌握最新技术才能在科研路上持续走下去。而大多数同学的问题在于有心无力。导师放养，无人指导，想要认真搞科研却找不到方向。
11月8日，我们邀请科大讯飞研究院语音算法研究员，在NLP、多模态云识别和图文生成方面有丰富的项目指导和论文指导经验的Andy老师，带大家详解神器CLIP是如何炼成的。为大家指点科研路中的方向。
对于已然入坑的CVer来说，没有什么比好好发论文重要的了。
不论是为了顺利毕业还是为了进大厂、当Lab的研究员员，论文都是绕不过去的一关。
一篇好的论文到底长啥样？
会有无数的人告诉你一二三四五点，但是一定都离不开论文的价值。
Andy老师的意见是，发文最核心的一点，就是你的研究有没有做出贡献。
也就是你有没有提出一些新的东西，有没有在前人的基础上做出改进，有没有填补研究的空白……
对于审稿人而言，每次审稿都要面对海量的投稿，论文想要脱颖而出，获得审稿人的青睐，就必须让你的论文散发出与众不同的光芒——有创新的idea。
所以在直播中，Andy老师也将通过CLIP技术带你探讨如何形成论文的创新点，扩展讨论getidea的方法。详解一篇高质量的从何而来？
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写论文的关键就在于创新点。
最好的解决方法就是，有一个负责的导师，从科研的初期到最终论文的呈现都能全方位的进行指导。就不用担心创新和选题的问题。
论文的创新是一个探索的过程，在找创新点的时候也是有方向可以追寻的，要获得创新点/idea，有以下几种方法。
一、关注顶会
统计CV领域各大顶会：CVPR、ICCV、ECCV、ICML、
ICLR……近三年所有录用长文的研究方向。
如果某一个方向前两年没有多少研究，最近一年开始论文猛增，说明这个方向处在研究热点的早期，能填的坑还比较多，较容易发论文。
如果某一个方向前三年都有很多研究论文说明该方向是研究热点，能不能填坑非常考验水平。
但是如果某方向三年来录用论文数逐渐减少，且最近一年论文个数非常少，说明这个方向的坑填的差不多的，不太好发论文。
二、平时多积累
虽然产生「OK」的idea很容易，但好的idea并不会是廉价的，而且产生更多的idea是获得优秀idea的最佳方法之一。此外，虽然执行很重要，但一些伟大论文的贡献就在于idea，即使当时它在执行上并不出色。
而第三点，也是最重要的一点，有一位有能力的导师指导。如果你也需要一位耐心负责的领域内大神一对一指导你的科研，带你寻找创新点。请扫码与老师联系获取直播课链接。免费抽取与大牛导师一对一meeting的机会！
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