大二就中 CVPR/ICCV/ECCV/NIPS 是一种怎样的体验？
CVPR，这三个字母对我来说，简直就是学术界的圣杯。从大一刚接触计算机视觉开始，我就天天泡在图书馆里，对着这些顶会论文啃。那些公式、那些模型、那些实验设计，我都快背下来了。那时候，能把一篇顶会的摘要看懂，都觉得是件了不起的事。现在，我的名字赫然出现在了CVPR的论文列表里，而且还是作为第一作者。这感觉太不真实了，像是做梦一样。
我一直都对计算机视觉有种近乎狂热的痴迷。从第一个Python程序跑出黑白方块，到后来看到那些复杂的卷积神经网络模型在ImageNet上闪耀，我都被深深吸引了。我花了大量的时间自学，从网上找教程、找公开课，一点点地摸索。实验室的师兄师姐们也给了我很多帮助，他们告诉我怎么读论文，怎么调试代码，怎么思考问题。
我的那篇CVPR论文，大概是在大一下学期刚开始的时候构思的。那时候我刚学到Transformer的注意力机制，觉得它在处理序列数据上的能力非常强大。我一直在想，能不能把这种机制用到图像识别上，而且要超越现有的CNN模型。我花了很多时间阅读Transformer在NLP领域的论文，然后尝试将这些思想迁移到计算机视觉。
最初的尝试是痛苦的。我的第一个模型根本跑不通，或者效果非常差。我一遍又一遍地修改代码，调整超参数，查阅大量的文献，有时候甚至通宵达旦。很多次我都想放弃了，觉得这件事情太难了，可能我还不具备这样的能力。但是每次看到一些新的研究成果，又会重新燃起希望。
我记得最清楚的一次，是为了解决一个模型训练不稳定的问题，我花了一个星期的时间去分析梯度消失的问题。那个星期，我几乎不吃不睡，每天都在和代码搏斗。最终，在一个凌晨3点，我找到了一个关键的正则化技巧，模型终于稳定下来了，而且准确率也有了显著提升。那一刻，我感觉自己全身的疲惫都被一种巨大的喜悦冲散了。
收到CVPR的录用通知之后，我第一时间告诉了我的导师和实验室的师兄师姐。他们都非常为我高兴，导师甚至说要给我发奖学金。那种被认可的感觉，是任何物质奖励都无法比拟的。
当然，荣誉的背后，是巨大的压力。论文发表后，我发现自己成了实验室的“明星”，很多学弟学妹都来找我请教问题。同时，我也知道这仅仅是一个开始，未来还有更长的路要走。我需要继续学习，继续研究，才能在这个领域做出更大的贡献。
总的来说，大二就中CVPR/ICCV/ECCV/NIPS，是一种极其复杂而美妙的体验。它包含了梦想成真的狂喜，克服困难的成就感，以及对未来充满无限可能的憧憬。这不仅仅是对我个人努力的肯定，更是对我热爱计算机视觉这个领域最好的证明。那种感觉，大概就像是第一次爬上雪山顶峰，看到了从未见过的壮丽景象，同时知道，这只是登山生涯的一个起点，还有更多未知的山峰在等待着我去征服。
网友意见
谢邀。
大二中了自己第一篇first co-author的paper挺激动，毕竟第一篇投的paper就中了。现在想想看也就那样。
我大一上半年加入了Face++, 误打误撞开始做detection. 这一做就是两年. 我第一个project还在探索深度学习和传统方法在pedestrian detection上的联系，因为在那个Faster R-CNN才刚出来的时间点，我们还是nostalgic, 不相信在行人检测这种先验那么强的task上，deep learning还能这么快一统天下。后来这个project被用在了公司的demo上. 当然几个月后就被换掉了..
之后，大一下快结束的时候，继续在行人检测上探索和拓展。暑假和大二上学期一直在工作，投了一篇CVPR17。现在回头看，工作还是不太成熟：novelty不多，但是，一方面继续探索了传统方法和深度学习的联系，尤其是对features的理解；另一方面是在multi-task learning和transfer learning上有一个小的想法。实验做得也算充分。当然能中还是比较意外。
今年CVPR18被收了两篇。一篇是之前MSCOCO winner的方法，作为first co-author. 另一篇是继续在行人检测上探索在crowd场景中的遮挡问题，作为第二作者。
我个人觉得，什么时候中文章，中多少文章，现在看来并不重要。我最高兴的是看到自己的成长轨迹，从第一篇没有那么出色的文章，后面做得东西越来越多，越来越扎实；从自己写不了paper, 到现在能完整写出不错的文章 (“不错”只形容writing)，还能把要设计得实验想明白、做严谨充分，甚至帮别人改、写我之前从来没参与的工作的文章；从自己要靠别人提供的paper list, 到每天自己翻arxiv, 还能客观评价自己熟悉领域的文章，有什么亮点和缺点；从自己没什么idea，到现在能发现问题，搭建自己的小团队，（一部分）解决问题；从自己的工程能力没那么好，到现在，也没那么好.. 不过凑凑合合，足够自给自足。这些成长的过程才是最重要的。
不久前ECCV18又投了两篇文章，都是我跟北大的室友在Face++做的, 还有其中一篇与MIT的 @周博磊 师兄合作。有一篇继续在object detection探索，由我的两个室友lead. 另一篇与博磊合作的，则是对semantic segmentation的探索，主要瞄准视觉系统上hierarchical scene understanding. 尽管，这是我第一篇非performance导向的文章，但我们的baseline随手在segmentation的task上表现就很高，在ADE20K上的model已经陆陆续续开源到了MIT的scene parsing branch (链接 https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch), 这个repo也是目前为止PyTorch上最好的，也是最科学的semantic segmentation toolbox，暂时应该没有之一。希望能帮助research community. 而论文中主要的hierarchical scene understanding的model和dataset还正在往PyTorch上迁移. 这两篇papers应该不多久都会放出来。
不久前的COLING18投了一篇vision与language结合的文章，这篇文章是目前最自我满意的文章，从团队搭起来，和我的两位好朋友：清华“姚班”一位vision出身的小伙伴，北大一位nlp出身的小伙伴；到最后paper投出去，都是业余爱好，兴趣使然。鉴于COLING的policy paper和code还没有放出来。后面大家可以关注
我的成长来自于Face++提供的优秀的环境和良好的资源；我的mentor姜宇宁和supervisor孙剑老师的指导；以及我身边最优秀的同学们，不论是Face++还是清北的朋友们，还有世界各地的researchers。在与大家的交流中能不断获得insights. 还有，我的导师们为了提高我对工作的辨别能力，经常带我一起review conference或者journal paper，使我对完整的工作乃至好的工作有越来越深的了解，并且将经验应用到我未来的工作。这些都对我有很大帮助。
Anyway, paper中不中还是要在乎的少一些。个人的成长才是最重要的。
当然如果有时间和精力也多帮community贡献一些projects, 万一等到了老博士时，开始受脱发困扰，干不动了呢. (笑) 除了上面提到的segmentation toolbox外，后面我们还计划提供PyTorch上，代码实现科学的，真正的 state-of-the-art detection frameworks, 比如从Faster R-CNN到Mask R-CNN等. Ross的代码一直很polished，但是写在caffe2上，相信很多人还没习惯。此外，关于pedestrian detection或general object detection，未来的发展在哪里，有什么亟需解决的问题，我们也都有自己的想法，很快也会放出一些针对性的数据集等 :)
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