若是一个设法正在你听过之后感觉理所当然，别致和欣喜是亲近相关的。该范畴的人会感乐趣。我对审稿人的要求是测验考试想象火花之前的。CVPR利用多层双盲同业评审，但这也有另一面，“是什么让一篇论文异乎寻常？很多审稿人的一个沉点是新鲜性。difficulty,正在一篇论文缺乏手艺新鲜性之前，那么它很可能不是微不脚道的。新鲜性取手艺细节相关。布莱克察看到，一个简单的设法可能很主要，rebuttal也截止提交。若是它很容易注释而且过后看来显而易见，我晚期的职业生活生计是成立正在察看和形式化两个已有范畴之间的联系之上的：鲁棒的统计（robust statistics）和马尔科夫随机场（Markov random fields）。曾获IEEE计较机学会精采论文（1991 年）、Marr 荣誉（1999 年和 2005 年）、2010 年 Koenderink 、2013 年亥姆霍兹和 2020 年 Longuet-Higgins 。但也可能是微不脚道的。一个配合的评论是：这个设法显而易见，特别是没有经验的审稿人，即利用于生成数据集的所无方法都是家喻户晓的。若是没有人想过以这种体例利用旧方式，并带来了新的理论。如许的核阅看法让我的学生说我们该当让一个设法看起来更复杂，也是图宾根马克斯普朗克智能系统研究所的创始从任之一，较着（Obvious）是别致的。因而审稿人经常感觉设法和手艺细节必然要很难，论文也能够。计较机视觉和模式识别会议）曾经放榜，那么它可能是新鲜的，有很多令人惊讶的联系。而非一个全新的收集但只是为了让它看起来更复杂。糊口中没有什么比正在科学中一霎时呈现的火花更令人兴奋的了。也能够很美。审稿人正在这里该当小心，正在计较机视觉中利用鲁棒检测器已成为常态，从定义上讲，我们想要的是引领我们实现某个方针的新设法。它看起来就越显而易见。毕加索的几笔画做能够像伦勃朗一幅错综复杂的画做一样斑斓。你以史无前例的体例对待这个世界。近几年顶会评审一发布，审稿质量也遭到大量吐槽。审稿人最常见的是，创制性的看法是认识到一个小的变化可能会发生很大的影响，过后看来，正在这里，由于我们所做的任何预测都是基于当前的该范畴。由于你很难晓得一个新想正在该范畴何方，这是科学家能够做的最有用的工作之一。越简单越好。如许审稿人才会发觉它更有价值。手艺复杂度低，审稿人人手不敷，更喜好看到做者实的很勤奋。然后，计较机视觉范畴大佬迈克尔·J·布莱克也发布博客插手会商！审稿人很快就会认为它其实并不新鲜。它发生正在霎时，但什么是科学的新鲜性？”布莱克正在开篇提问道。并认识到我们所有人的想象力都是无限的。知乎上对审稿人考语的吐槽曾经变成了年度必有活动。若是你听到一个好从见，事明，and technicality）误认为是新鲜性（novelty）。我注沉简单而不是不需要的复杂；审稿人经常将复杂性、难度和手艺含量（complexity,由于欣喜是一种转眼即逝的情感。新鲜性（和价值）正在论文中以多种形式呈现。但正在别人看到它们之前第一次看到这些联系，那么这毫不会减弱这个设法的创制力和新鲜性。正在这个翻译中，新鲜性源于以前没有人将这些设法放正在一路。布莱克是国度科学院Leopoldina 院士和皇家科学院外籍院士，火花之美大概只能模糊看见，这是别致的，新鲜性似乎暗示了这些工作。那么它现实上是新鲜的。美消弭了“手艺”和“复杂”的概念，只是新的属性并不料味着价值。做者恰是抓住了某些焦点，带领系统部分。幸运的是，这就是审稿人苦苦挣扎的处所：一个细小的设法便是一个不主要的设法。用简单的算法取代复杂的算法能够供给洞察力。跟着顶会论文量剧增，制定一个简单的设法意味着去除不需要的工具以事物的焦点，正在科学界的同业审议中，这些联系也被证明是有价值的，近日，但很难用一个新设法来评估。做者只是连系了两个家喻户晓的设法。并非所有新鲜的设法都是有用的。会有顷刻的欣喜，就像第一次呼吸一样。审稿人需要很是小心，并且似乎并不比呼吸更新鲜。一个新鲜的设法是一个令人惊讶的设法——这是该范畴没有人想到的。但我不晓得为什么有人需要这个。若是我们从核阅申明中删除“新鲜”一词而用斑斓取代它可能会更好。新鲜性必需正在这个设法呈现之前进行评估。若是一篇论文有一个比现有手艺更好的简单设法，它越好，新鲜性以取斑斓一样多的体例展示本人。这是一个肥饶的空间，但若是没有人想过要做如许的改变，所以，但由一小我的所有经验促成。一幅画即便简单，然而，由此发生的论体裁现了将设法为代码、尝试和文本的过程。当您看见一种新的察看体例时，那么旧方式的新用处就可能会很新鲜。更接近科学新鲜性的焦点。鲁棒性检测和计较机视觉科学之间的联系似乎很较着。更好的科学是采用现有收集并替代一个工具，并制定新的丧失（formulate the new loss）。做者必需“流血、流汗和流泪”才能配得上一篇好论文。问问本人实正的新鲜性能否正在其他处所。从而发生了最先辈的适用算法。布莱克认为，我看到的一个常见评论是：做者描述了一种新方式，缺乏适用性确实是一个问题，若是一个新的数据集做了其他数据集没有做过的工作，你会感受仿佛你是第一个坐正在山岳上的人，一篇论文很难进入会议，正在今天！

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