刚入门深度学习时，总疑惑别人为什么总有新点子？后来摸索久了发现，找创新点真不是硬憋就能出来的，而是得从细节里抠机会。
今天就分享5个找创新点的思路，新手也能快速上手～
1. 优化数据集
不要上来就死磕模型架构，试试通过改变输入数据来考虑问题。
比如给图片引入噪声干扰、几何变换（如旋转、缩放）、局部遮挡或光照变化等，看看模型性能会不会受影响；或者试试不同场景的数据（比如白天vs黑夜、晴天vs雨天），分析现有方法在这些情况下性能会不会跳水。
好处在于不用改模型，光改改数据，就能写出“某方法在XX数据变化下的鲁棒性分析与优化”，简单直接还容易复现。
以DataCLUE为例
这里为了让大家可以更好的理解并运用，我给大家收集了一份超全数据集仓库，里面有包括目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等12个方向90多个深度学习开源数据集。
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2. 现有模型的缺陷优化
领域里火得不行的模型，未必是完美的。你先扒一扒：
- 训练稳定性：收敛速度是否过慢，或者容易受超参数波动影响？
找到这些“痛点”就好办了。比如发现某模型后处理太繁琐，那就专门研究怎么简化这一步——分析清楚繁琐原因，针对性优化，哪怕只是少了两个步骤，只要效果不变甚至更好，就是篇好论文。
3. 成熟模块的跨域迁移与适配
成熟的模块别浪费，换个地方用可能就有新发现。
比如Transformer的注意力机制，本来是NLP的“王牌”，挪到CV领域做图像分类、目标检测，往不同网络层里一插，看看能不能解决“小目标看不清”“背景干扰大”这类具体问题。
好处是不用自己设计新模块，把现成的“零件”用好，故事照样能讲得精彩。
4. 特定场景的定制化研究
如果你是跨专业（比如学机械、农业、林业），那么你的优势就在这儿！
通用模型总追求泛化能力，但你完全可以聚焦自己熟悉的场景，比如：
- 针对夜间低光照环境，优化图像增强模块以提升目标检测精度；
- 面向农业场景，设计适配作物遮挡、土壤背景干扰的分割算法；
- 针对水下成像畸变，改进特征提取网络以适应介质散射特性。
这些细分场景竞争小，而且结合你的专业知识，很容易做出别人没做过的东西。
以FisheyeDetNet为例
5. 模块的“缝合”创新
缝合现有模块构建新模型，这是工程化创新的典型路径。深度学习领域存在大量 “即插即用” 模块，比如注意力模块、傅里叶卷积模块、Mamba模块，随便组合组合，调调参数，看看能不能撞出火花。这方法优势在于：
- 不需要重新设计模块，通过组合测试就可以快速验证效果；
- 可以通过消融实验（验证各模块必要性）提升研究严谨性；
- 能根据任务需求灵活定制（比如在小样本任务中组合特征融合与元学习模块）。
这里为了方便大家学习，节省查找资料的时间，我这里也收集了150个即插即用模块，包括：
如果有更好的新方法欢迎大家评论区讨论！
