Loading... ## 前言 这是我的第一篇工作,开始于 2024 年 1 月 4 日。当时苏老师喊我过去开组会,中午和师兄师姐一起吃了午饭(吃白食当然是很开心),走的时候苏老师让我下午一点去办公室。 苏老师说,3月8日有一个 MICCAI 的 DDL,让我冲一冲赶一赶。当时我还不知道什么是 MICCAI。当时我还刚刚看完 UMich eecs 498-007 / 598-005: Deep Learning for Computer Vision 的 CNN。心里很慌,但又感到十分的激动。决定挑战自己一下,就答应了下来。 当时距离 DDL 大概是两个月左右,先花了两周的时间迅速过完了那门课的所有内容。然后开始着手于选题。 现在回过头来看,真得好好感谢当时的自己。选择>>>>>>>>>>>努力。具体来说,我当时的方法论是这样的: - 第一次做,不选新任务做,选**成熟的任务做**。这样之前的工作多,可供参考的文章、代码都丰富。 - 尽量选择比较简单的 Backbone/Framework。例如 CNN。 对于第一个问题,我选择了 Segmentation 这个任务来做。对于第二个问题,很幸运的是时至今日医疗图像分割的主流还是 U-Net ,一个以 CNN 为基础的模型。 因为当时对科研的流程是什么样的完全不了解,所以纯粹是无头苍蝇到处乱创。所以又有了方法论3。其实不是我的方法论,是雷神的: > 世界上 $99\%$ 的问题都有标准答案,找个懂的人问问。 所以当时我找到了我的师兄润林,和系里技术最最最最好的伍导求教。 当时苏老师给的建议是,如果实在是找不到创新点,就看图有什么缺陷。但是一个问题是,当时我基本没有怎么看过文章,也没有见到过真的 MRI,所以盯帧也看不出个所以然出来。结论是,还是**从自己熟悉的领域出发**。于是,我决定先看几篇文章,从算法的缺陷上突破。 因为当时看文章速度太慢了,所以这篇文章初期开工的时候,我其实只看过两篇文章。一篇是 MICCAI 的 SS-Net,还有一篇也是 MICCAI 的 CAML。**这就不得不感谢一些当时我的运气了,这两篇文章有用相同的数据集做测试**。于是乎,先找苏老师要了卡(哎哟给我爽到了,两张 A100 轮上寒假大家工作强度不高的时候天天独享),把代码数据集弄下来,有的地方还跑不通。魔改了两三天终于是通了,有一些组件因为当时还不知道怎么配环境,所以有一些组件是手写的(乐)。有的觉得源代码实现的比较糟糕的地方,被我自己实现了一下。最后训练出来直接涨点了(难绷)。 后来就是花了一周的时间构思了一些创新点(都写在 Paper 里面了)。整个过年都在做实验(大年夜还在让卡加班真是辛苦它了)。 接下来就是比较痛苦的一个环节,写 Paper。因为完全没实战过 Academic Writing,写作水平不佳。我当时写的是 Method 部分,因为这一部分的~故事性~ 不强,主打的是把方法讲清楚。所以基本对着别的文章讲方法的流程讲了一遍。 好不容易花了一周把 Paper 写完了,交给苏老师看,结果是基本要大修。从标题到摘要,以及 Introduction ,全部都得推倒重来。因为当时不知道串联的两个组件应该怎么做消融实验,所以当时的文章是没有消融实验的(这也为第一次投稿被拒绝埋下了很大的伏笔)。最后是换了一种方法讲故事,前后改了大概15版,在 DDL 前交了上去。 ## Paper with Code Paper 已经准备上 arxiv 了,预计下周一上线。正式版要等12月。 Code 已经开源:[Repository for CORN](https://github.com/Powertony102/corn_official) 先挂到 Arxiv 上了:[Paper (Arxiv)](https://arxiv.org/abs/2410.15916) 最后修改:2024 年 10 月 22 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏