最近后台有很多准研究生粉丝给我留言，重复频次最高的2个主题是：
① 如何高效地筛选、阅读论文？
② 如何高效复现论文？
AI领域学术会议动辄上千篇文章，无论是准研究生还是现研究生，都会碰到这个问题。
想要高效筛选、阅读、复现论文，首先从积累大量的经典论文开始，因为前沿技术的更迭都是基于经典Paper的某个模型之上。前沿论文质量参差不齐，并不是每一篇都值得研读，但经典论文将会是你学术研究的重要基石！
从CV近些年的技术演化路径来说，CV方向的Alex net ，是领域经典中的经典，这里推荐大家阅读并复现：
CV · Alex net
① AlexNet 是计算机视觉领域的开山之作
② 2012年以超出第二名10.9个百分点的成绩夺冠
③ AlexNet使得计算机视觉应用迅速落地
但新问题来了，有同学说他看论文时是这样的：
读论文的难点到底在哪里，我分析了一波：
1.重点难把握：动辄10多页的文字，看了半天找不出重点、关键点；
2.论文关系理不清：论文之间存在相互借鉴、引用，需要耗费大量的时间、精力才能理清，更何况大家阅历有限的情况下，根本就理不清；
3.公式图看不懂：公式复杂，步数过多，加大阅读理解难度，直接劝退新手；
4.无法复现论文代码：刚学python不久，python拓展c代码不会，编译问题不断，程序跑不起来，debugging....
5.坚持不下去：几乎以上任意一条就挺折磨人，如果你同时遇到上面三条困境，那就离放弃不远了。
如果你也有这些困惑，这里推荐深度之眼的：
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CV高手方法论，教你系统学习论文
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深度之眼·余老师
· 某互联网公司CV算法工程师
· 著有电子书《PyTorch 模型训练最新实用教程》
· 在深度学习学习者和研究者中广为传播，并被“机器之心”等一线AI媒体转载和报道
· 研究机器学习、深度学习、图像分类及分割等众多技术领域。
· 发表论文2篇，授权1项发明专利。
1套系统的方法论：3步走教你啃透论文、复现代码
Step1：深挖研究背景
提纲挚领，从4大维度介绍论文，深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义，介绍论文中取得的核心成果，对比解决同一问题，已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点，熟悉论文的整体思路和框架，建立对本篇论文的一个概貌性认识。
Step2：死磕算法模型
老师会重点讲解论文中的模型原理，深入拆解模型结构，对关键公式逐步推导，让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的，掌握实验手段及结果，老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点，节约你自己摸索的时间。
Step3：讲透代码复现
通过 Noteb00k 可视化讲解函数流程与计算数据流，会在 Pycharm 中整合工程完成训练，讲解过程会从是什么，怎么做，为什么三个层面帮你全面消化算法内容，手把手教你实现工程项目。
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