#ok 步入正轨

一、补充关于web of science用法

1.排除open access的内容

先exclude这些全部exclude

2.选择近三年

3.影响因子看5以上的

二、关于现在发论文的行情

1.可能是因为ai大模型所以投稿量翻了一翻

2.关于money

 

3.天天老师提到的会议

CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、ACM MM

 

三、新的数据库

DBLP

像 Web of Science 是综合性的，而 DBLP 则是计算机领域的“专业户口本”。

天天老师说搜索的时候要宽泛一点 比如搜索infrared

 

四、关于下一步论文方向的指导

（一）A+B+C模块融合的核心原则（导师最强调的部分）

1. 如何判断三个模块能否融合？

• 第一原则：解决不同的问题
  • ✅ 可以融合：A解决空域特征增强、B解决频域特征增强、C解决多尺度特征融合——三者解决不同子问题，可拼接。
  • 类比：蛋糕+奶油+草莓可以；蛋糕+奶油+酸奶不行（因为奶油和酸奶都在调味道，功能重叠）。
• 第二原则：看模块在结构中的位置
  • 如果模块A加在网络前面（输入端），模块B加在网络中间（特征提取层），模块C加在最后（输出端），大概率可以串起来。
  • 如果两个模块都加在同一个位置、做同一件事，就会“打架”，不容易加进去。
• 第三原则：任务相关 + 互补
  • 两个模块必须针对同一个大任务（比如都是做红外小目标检测）。
  • 但它们从不同角度解决问题（一个做空域、一个做频域），才能互补。
• 核心实操方法：靠“读多了感觉” + 实验验证
  • 导师原话：“你看多了以后，你会感觉到它有的东西是在解决一个东西……功能完全重叠的就不太能加一起了。”
  • 但即使感觉上能加，最终效果还得靠实验验证——加进去效果不好就换。

2. 论文拆解方法论

• 第一步：看论文标题 → 判断它是做什么的（检测、分割、融合？）
• 第二步：看模型结构图（Model Architecture / Pipeline图）
  • 这是最重要的！图会告诉你在哪个位置加了什么模块。
  • 如果你是0基础，一开始看不懂正常——“这个东西你就只能是看多了就好了。”
• 第三步：看核心模块的具体实现
  • 它是在什么位置做的？（输入端/中间/输出端？）
  • 它解决了什么子问题？（特征增强/背景抑制/损失优化？）
  • 它的输入是什么？输出是什么？

3. 常见可融合的模块类型（导师举例）

模块类型	示例	可以融合的方向
空间域特征	标准CNN提取的局部特征	+ 频域特征
频域特征	傅里叶变换后提取的特征	+ 空域特征
注意力机制	Cross-Attention、Self-Attention	+ 任何主干网络
大模型/语言先验	用大模型文本描述辅助检测	+ 目标检测模型
损失函数改进	针对小目标的IoU损失	+ 任何检测框架

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（二）论文投稿与发表策略

1. 发表渠道选择

发表渠道	难度	费用	周期	导师评价
EI会议（国内/国际）	容易	1000-3000元注册费	快	“国内每个月都有会，基本从头都能中”
SCI开源期刊（OA）	中等-高	五位数（1万+）	3-8个月	“普遍价格不便宜，已经很难找到四位数的了”
SCI闭源期刊	高	0元（订阅制）	4-12个月	“坦白的说不太好发，今年收稿量翻了一倍”
中文非核心期刊	容易	要花钱	快	“不太建议，因为还要花钱，老师也不建议”

2. 投稿策略建议

• 如果你想快速出成果（保底方案）：选两个顶会/顶刊的论文（高质量），拆模块拼在一起，实验结果好一点，投一个国内EI会议——“从头都能中”。
• 如果你想冲击SCI期刊：按顶刊标准做实验，但投稿时可以选择开源期刊（审稿快但有版面费） 或闭源期刊（难发但免费）。
• "起点够高"原则：你要抄（参考）就抄最好的——抄顶会/顶刊的论文框架。即使你没达到顶刊水平，退而求其次投普通期刊时，你的质量依然比其他人高。
  • 导师原话：“这就是有点像你是考清华的……你拿了两个清华的卷子……你其实想上的是海大，还是能上的。”

3. 2026年论文发表形势

• 顶刊投稿量翻了一倍（因为AI/CV方向太火爆了），导致录用难度大幅增加。
• 但EI会议依然容易，国内每个月都有会，只要认真做了基本都能中。

4. 关于费用

• 会议注册费：1000-3000元（国内/国际EI会议）
• 开源SCI期刊：普遍五位数（1万+）
• 闭源SCI期刊：免费，但难发
• 中文非核心期刊：不推荐（花钱且认可度低）

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（三）模型选择原则

1. YOLO vs. UNet vs. Swin Transformer vs. CNN

模型	本质	导师评价
CNN（标准卷积网络）	基础框架	“什么CNN的标准模型都可以做这件事情”
YOLO	目标检测的网络框架	“可以，YOLO就是个网络框架”
UNet	分割的网络结构	“UNet是一个不同的网络结构而已”
Swin Transformer	基于Transformer的视觉模型	“类似一个Transformer结构放到了UNet里”

2. 核心原则（非常重要）

• 任务决定方向，模型只是工具：
  • “至于你想用什么模型，什么模型都可以干这件事情，跟模型没有关系。”
  • 类比：“你高考学化学、物理、生物都行，分够高就行” → 模型选什么都行，实验结果够好就行。
• 怎么选模型？
  • 方法一：你喜欢什么就选什么。（个人兴趣和擅长）
  • 方法二：找一篇有开源代码的顶会/顶刊论文，它用什么你就用什么。（实际操作最现实）
• 模型框架之间的不兼容性：
  • “如果你喜欢YOLO，可能很多非YOLO的模型就可以不看了。因为模型和模型之间不太相关。”
  • 例外：“Swin这种UNet的结构，你很难套到YOLO里面去了”——跨框架融合非常困难。
  • 所以：选一个你喜欢的框架，然后在这个框架内找模块来拼，不要跨框架乱拼。

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（四）阅读文献的方法

1. 论文阅读流程

• 快速筛选（看摘要） → 判断是否与你相关
• 看模型结构图 → 理解整体流程
• 看核心模块细节 → 理解它做了什么、怎么做的
• 分析能否拆出模块 → 适合做A+B+C吗？

2. 关于AI工具辅助

• 导师原话：“包括我研究生很多都喜欢拿AI看……你要看不懂，不行就让AI甚至它帮你翻译一下。他们现在翻译的甚至都比你翻译的好。”
• 对0基础的建议：可以先用AI帮你翻译、总结论文，辅助快速判断论文是否相关。

3. 区分检测和分割论文

• 检测（Detection）：输出是边界框（矩形框）
• 分割（Segmentation）：输出是像素级掩膜（描边）
• 核心建议：
  • “你挑文章的时候，卡一个就可以了。”
  • 你想做框检测，就看框检测的文章；想做分割，就看分割的文章。不要混着看。
  • 原因：两种任务的方法体系不同，混着看只会浪费时间。

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（五）关于大模型（LLM）的应用

注意！！！导师提到的方向（当前热点）

• 大模型 + 目标检测：用语言（大模型）的文本描述来辅助检测结果。
  • 例如：“这个东西可能是一个带着检测、带着文字描述的那么个东西。”
  • “这篇文章100%找个EI会肯定能发。”——极其容易中，因为方向新。
• 2026年顶会：大模型相关论文已经出来了，你可以关注。

对你0基础的实操建议

• 如果你想尽快出一篇论文（保底），大模型 + 检测是一个“性价比极高”的方向：新、好发、不卷。
• 你不需要自己训练大模型，只需要调用现成的API，把文本描述嵌入检测流程即可。

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（六）空域-频域融合（傅里叶变换方向）

导师提到的热点（2024-2025年很火） Frequncy这个东西

• 空域特征：标准CNN在图像空间域提取的特征（局部边缘、纹理）。
• 频域特征：用傅里叶变换把图像转到频率域，提取的特征（全局周期性、频段信息）。
• 融合方式：“他把这个在空间域（深度网络提的特征）和频域空间（傅里叶）又提了个特征，然后怎么揉进去……这就是一个挺明显的A+B。”
• 对你0基础的提醒：这个方向需要傅里叶变换的数学基础，如果你没学过，可以作为参考方向，但不要作为首选（因为你做起来会吃力）。

 

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（七）对你当前阶段的行动建议

序号	任务	优先级
1	确定任务类型：框检测 or 像素级分割？一旦选定，只看该类型的论文	🔴 最高
2	确定模型框架：选一个你喜欢的框架（YOLO/UNet/Swin等），找有开源代码的论文	🔴 最高
3	大量阅读 + 拆解模块：顶会/顶刊论文，看结构图，记录每个模块的功能和解决的问题	🔴 最高
4	选择3个解决不同子问题的模块 → A+B+C融合	🟡 第二优先级
5	跑通代码 → 实验 → 对比消融实验（A vs B vs C vs A+B vs A+C vs B+C vs A+B+C）	🟡 第二优先级
6	写论文 → 投EI会议保底（国内或国际，快速中）	🟢 第三优先级
7	修改后冲击SCI期刊（开源或闭源，按需选择）	🟢 长远目标

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（八）退路

“你起点要高。你只要起点够高，然后稍微改吧改吧，想投一个国内开的会议，那你就随便挑吧，国内每个月都有会，基本从头都能中。”

翻译：你只需要做到三件事：

1. 选顶会/顶刊的高质量论文（“考清华的卷子”）
2. 拆出3个解决不同子问题的模块，揉在一起（“A+B+C”）
3. 实验效果好一点（哪怕进步不大，只要起点够高，你就能比大部分人好）

然后——投一个EI会议，基本100%能中。