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有价值的paper

从 笑对人生，傲立寰宇

CVPR 2008的审稿期刚刚结束了。今年，我对于所审的paper，采取了更加宽容的态度。

Vision依旧很热闹，但是，我感觉这个领域在喧嚣的背后似乎有点疲态了。年复一年，每年成百上千的paper仍旧是在那几个旧的舞台上唱着老调子。比如object recognition，无数打着”novel framework”旗号的车子，仍旧挤在local feature extractor + classifier (SVM/AdaBoost …)的独木桥上，难道，这是唯一的方法么？

在没有看到有人开辟新的道路的时候，我更欣赏那些专注解决于一个具体的小问题，并且提出了有见地的方法的文章。对于那种表面华美的，而内里却仅仅是把A feature换成B feature，C model换成D model的，我一般评价很低。

这里的一位教授在谈到写paper的时候，提到了一种很多人都会犯的毛病。还是用object recognition的工作为例子，为了完成实验，你必须做大量的工作，把整个framework搭建起来，从data到feature到 classifier，要写很多很多的code，花很多很多的时间去debug。为了对得起这些付出，很多人想把这些努力都写到paper上去，因此形成了很多并不新颖的工作每年都在投。而事实上，这些工作并不完全是没有新的东西，但是，那一点新的东西，在整个framework式的表述中被喧宾夺主了。

要写一篇有吸引力的文章，必须有取舍的决断。有些为了完成实验必须做的工作，你即使在上面付出了半年时间，但是如果缺乏真正的学术价值，在paper中应该尽量简省，把大部分的篇幅着力于那些真正的有意义的地方（哪怕那个地方其实你只花了3个小时想出来）。评paper不是评劳模（当然有些reviewer可能有这种倾向），不能把工作量的因素拿来布局paper的篇幅，不能把对某些工作“舍不得”的情绪带到paper的 presentation当中。

CVPR审稿落幕了，我们的reading group又开始了。这个学期，John决定让大家自己轮流选paper，lead每个星期的reading。他说，除非有充分的理由，不要选近五年的文章。他上学期其实就是这样的风格，选的很多都是五六十年代的文章——信息论和统计学习的奠基者们那种seminal的经典著述。这些paper让我感慨前辈们的工作是多么有生命力，今天无数的主流算法仍旧发源于40年前的某篇文章，而且事实上没有走远多少。科技日新月异，其核心学理的进化则缓慢得多，艰难得多。

在paper里面通过比较几个近期工作来claim自己的东西是新的很容易，但是，要让一个工作放在这个学科的整个发展历史中去考量却依然有价值，则是非常艰难。这个学期，我开始要参加Alan的meeting, 他是MIT另外一个大实验室LIDS的director。有一次和Alan meeting的时候，大家提到一些最新发表的算法，他说，这些东西has been done 40 years ago。他人很nice，但是一项工作要得到他的认同很难。那次，我在他面前present了40分钟我的新工作，很多的东西都被他认为是在数学领域已经解决的（虽然vision里面没有出现这样的publication），不过庆幸的是，还是有一个point，被他指出I have never seen people working on this。后来两个星期，我在这个point上投入了很多时间去思考，发现这确实是一个很有价值的问题。

我在这里所接触的教授都很nice，平常对学生的工作也不干涉太多，但是对于一项工作的评价非常挑剔。John告诉我，要解决最困难的问题，容易解决的问题让别人做去。这半年来，脱离了CVPR的指挥棒，在沿着自己的道路一点一点的缓慢前进着，但是走的很踏实。刚来的时候，对MIT的氛围有点不太习惯，好像CVPR也好，NIPS也好，都没什么要紧的。现在才慢慢觉得，只有从conference的指挥棒中走出来，才能脱离浮躁，实实在在的进行有意义的探索。

两个星期后，将轮到我挑选reading group上讨论的paper。这么长时间大家都讨论的是信息论和统计方面的文章，我说，我要变一下，找vision的paper，John答应了，不过条件是paper必须是经得住考验的真正的好paper。我现在不知道哪篇能达到这个要求。

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※ 修改:·zibuyu 于 Mar 17 09:37:16 2008 修改本文·[FROM: 166.111.138.*]
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