可以非常负责地告诉你 ， 你以为很难的东西 ， 其实就是一层窗户纸 ， 你看得多了 ， 自然就有了感觉 ， 知道大家是怎么思考问题的 ， 怎么去找解决思路的 。他们在本科就接受了非常棒的科研训练 ， 很多问题 ， 他们给你一点点拨 ， 可能你就明白是怎么回事了 。
计算机视觉研一 ， 只学过Python基础 ， 目前代码能力很差 ， 要不要换导师 ， 不换的话如何毕业？
老甘闲聊 ， 跟你聊聊兄弟 ， 你跟我刚入学的情况一样 。我入学的时候 ， 就会java和C语言 ， 写写网站都有点够呛 ， 但是进组就要做C的视觉项目 。师兄师姐那时候一般都是用matlab ， 函数库比较方便 ， 但是我真心到现在也很难接受matlab ， 用得相当不踏实 。刚读研究生 ， 之前没有系统的科研训练 ， 学习生活上有挫折感是非常正常的 。
下面 ， 结合我的经验 ， 给你几条建议：1.读文献 ， 建立知识体系这个阶段是你正在经历的阶段 。什么都不懂 ， 什么技术都没有积累 。读文献 ， 文献里大量的公式看不懂 ， 大量的示意图 ， 算法伪代码 ， 都不清楚原理 ， 这是非常正常的 ， 因为每一篇文献都是在一个已经成熟的知识体系里完成撰写的 。你不了解背后的知识体系 ， 自然都不清楚这篇文献的核心观点是什么 ， 做了哪些重要的改进 。
所以 ， 你在这个阶段要找到一到两个小方向 ， 拼命的大量的读头部文献 。会议里的CVPR ， ICCV ， 期刊的TPAMI ， TIP还有IJCV的文章 ， 在你这个小方向最近五年的文章都要看 。重点看高引文章 ， 尤其是头部期刊重复引用的文章 ， 这对你梳理整个知识体系的脉络是非常有帮助的 。可以非常负责地告诉你 ， 你以为很难的东西 ， 其实就是一层窗户纸 ， 你看得多了 ， 自然就有了感觉 ， 知道大家是怎么思考问题的 ， 怎么去找解决思路的 。
其实真正有用的技术路线就那么几条 ， 做微调的工作多 ， 有创见性的工作少之又少 。所以当你的文献量足够时 ， 自然对整个脉络就很清楚了 ， 甚至可以做到看个摘要 ， 就对这篇文章的技术路线 ， 水平做出判断 。2.多实践 ， 多读代码以我为例 ， 我在大学阶段主要是用java写网站 ， 从来没有做过视觉项目 。进组后 ， 导师就让我接手做一个图像超分辨率的项目 。
那个时候两眼一抹黑 ， 啥也不懂 。从头学VS ， 从头学C ， 从头学opencv 。我读研时 ， python还没火起来 ， github还不知道是个什么东西 ， 都不知道在哪个论坛里找到一个教程 ， 配环境 ， 研读代码 。要说起来 ， opencv真是个好东西 ， 我第一次接触 ， 就觉得这个库非常好用 ， 用几行代码就能调出很棒的功能 。我从像素调用开始学 ， 并自己尝试着复现一些简单的图像超分辨率算法 ， 双三次什么的 。
之后再通过读论文 ， 一点一点地摸索改进的方向 。那个时候还没有什么深度学习 ， 找一个SVM或者Adaboost的模型 ， 自己再想一些小的idea融合一下 ， 一个项目也就做起来了 。我的经验是 ， 你做起来 ， 慢慢地也就没那么难了 。如果你始终不去做 ， 那么再简单的东西也会让你觉得难以入手 。现在的开源工具这么多 ， 随便在github上下载一个网络模型 ， 用python配置一下 ， 网上找找教程 ， 试着读读代码 ， 日积月累 ， 总能有所收获 。
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