先给结论：直接硬凑A+B，大概率会被审稿人质疑trivial。但如果你能回答清楚：为什么拼？拼出了什么？为什么这样拼有效？那A+B也完全可以变成一个完整的研究思路。
1. 什么样的A+B更有机会？
最好两个方法解决的是不同但互补的问题。比如：A擅长全局信息，B擅长局部细节；A提高精度，B增强鲁棒性。
这时候不要只写我把A和B结合起来，效果更好。而是进一步解释：现有方法在全局和局部信息之间存在不足，因此设计一种新的融合机制，让两类信息能够更有效地交互。
这样论文的重点就从“用了两个模块”，变成了你发现了什么问题、提出了什么解决方案。
2. 那A和B从哪里找？
我比较推荐从已经公开代码的顶会论文开始。先找一个自己能跑通的Baseline，再拆它的结构、实验和不足，看看哪些地方存在改造空间。
我自己整理了一批CVPR、ECCV等顶会里比较适合复现和二次改造的论文代码，并按研究方向做了分类。
你可以拿它直接当一个选题素材库：先找Baseline→跑通→找问题→再找互补方法。这样比一上来就“我要加个什么模块”靠谱很多。
👇 扫描下方二维码加小享，回复「sota发论文」无偿获取
3. 找到问题以后，具体怎么改？
这一步也注意不要变成疯狂堆模块。比如发现Baseline的特征融合有问题，就针对融合改；发现多尺度信息利用不足，就针对多尺度改；发现参数量太大，就考虑轻量化。
为了方便你试错，我又整理了一份366个深度学习即插即用模块，把模型增强、结构创新、前沿技术、效率优化、特定任务场景等常见改法做了分类。
你拿到以后，可以按照：发现什么问题→对应哪个改造位置→再挑合适的方法这个顺序去做，比盲目魔改网络效率高很多。
👇 扫描下方二维码加小享，回复「sota发论文」无偿获取
4. 最后一定别忘了证明
即使最后真的跑出了新的SOTA，也最好把A、B、A+B、你的改进方式这些实验做清楚。
再配合消融、参数分析、不同数据集等实验，回答：为什么有效？为什么这样设计？提升是不是稳定？
这样才能把两个现成方法拼起来，逐渐变成一个完整的研究故事。
如此一来，我理解的二次创新其实就是找Baseline→发现问题→找互补方法→重新设计→实验证明。SOTA是结果，真正需要讲清楚的，是结果背后的研究逻辑。
