作为计算机视觉领域中的一个重要任务和当下的研究热点之一，2D人体关键点检测的目标是从给定的2D图像中准确地估计出人体关键点的位置。当然对于不同的应用场景，可能会有不同的关键点定义，例如运动分析、人机交互、人体动作捕捉等领域。
它的主要方法包括传统的基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。传统方法常用的特征包括HOG、SIFT、SURF等，但这些方法需要大量的人力和时间进行特征工程，并且在复杂场景下的表现不佳。而基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等，在2D人体关键点检测中表现出色，已经成为目前的主流方法。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，2D人体关键点检测的研究进展势头喜人。当前，研究热点主要集中在提高检测精度和速度、提高模型的鲁棒性和泛化能力、解决多人检测和姿态估计中的问题等方面。
目前，2D人体关键点检测在人体行为识别、医学图像分析、虚拟现实等领域都有很好的应用。因此，对于研究者来说，选择一个好的问题和切入点，做出有意义的工作发表论文仍然是很有机会的。
4月25日，Luking老师将直播讲解2D人体关键点检测的任务、应用及方法。从三个方面深入剖析当下研究现状、前景及可能拓展的创新点。
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全民积极向（内）上（卷）的时代，江湖常有传言：SCI在手，升职加薪、前程无忧。
发论文的门槛，说高不高，说低不低。不管你是科研经验丰富的研二研三学生还是研0小白都可以发论文的。有时候限制你发论文的，不是写作技巧、不是实验，往往是最初但是最重要的idea。
对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，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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实际上，99%的论文创新点都是这么来的——
了解前沿研究是找到创新点的基本步骤。对于人工智能领域的研究者来说，了解最新的研究进展、当前的研究趋势和热点话题是非常重要的。
人工智能领域的顶级会议和期刊，如NeurIPS、ICML、CVPR等，是了解最新研究进展的重要渠道。
在了解前沿研究的基础上，接着需要寻找研究空白。这包括已有研究中未解决的问题、未被深入探讨的领域、尚未研究过的数据集等。这些研究空白可能是大家寻找创新点的重要来源。
为了寻找研究空白，你需要对已有研究进行深入的分析和思考。可以通过阅读文献综述、看研究方向的细节、参加研讨会等方式，找到一些未被解决的问题或者未被深入探讨的领域。
在找到研究空白的基础上，接着需要提出新的问题。这些问题应该是基于前沿研究和研究空白的基础上，具有一定的挑战性和实际应用价值。通过提出新问题，可以找到新的研究方向和创新点哦~
提出新问题需要对前沿研究和研究空白进行深入的分析和思考。需要思考如何从已有的研究中提取出新的问题，以及这些问题的研究意义和应用价值。
同时，大家也同时考虑如何解决这些问题，并寻找创新的解决方法。例如，如果你发现当前的图像分割算法不能很好地处理医学图像，那么你可以提出一个新问题：
如何利用深度学习技术更好地处理医学图像中的分割问题？这个问题既有一定的挑战性，也有很高的实际应用价值。通过解决这个问题，你可以为医学图像分割领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。
又如，如果你发现当前的对话系统不能很好地处理多轮对话，那么你可以提出一个新问题：如何设计一种新的对话系统，可以更好地处理多轮对话，并具有良好的用户体验？
这个问题同样具有一定的挑战性和实际应用价值，通过解决这个问题，你可以为对话系统领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。
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论文的创新基本可以从两方面入手：
1、原理创新：比如模型创新，如YOLO、R-CNN或是智能优化算法（粒子群）等；再比如模型改进，如常规卷积和深度可分离卷积，但这一系列难度较大，不适合小白哦
2、应用创新：这很好理解，比如Vision Transformer，原来的Transformer是在自然语言处理上面应用的，后来被迁移到了计算机视觉中，小伙伴们在写论文的时候也可以尝试把其他领域上的模型应用到自己的模型身上哦~
实验验证也是寻找创新点的必要步骤。实验验证可以验证提出的新问题、创新方法的有效性和实际应用价值，同时也可以发现一些意想不到的结果和创新点。
实验验证需要大家具备一定的实验设计和分析能力。你需要设计合适的实验方案，收集和分析实验数据，并从中发现新的创新点。实验结果可以为研究工作提供有效的证据和支持。
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