作者：夢里風林
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54161673

之前在知乎發過實習和秋招的面經。見【2019秋招算法面經】，許多同學私信我，表達了他們初入研究生期間的迷茫，希望了解我研究生期間的成長路線。雖然說沒有適合每個人的方法，因為每個人的特點和所處的環境都不一樣，但有個參考總是好的，所以我在這悄悄把自己研究生三年的經歷寫一下，前面可能會寫的詳細一點，希望能對這些同學有所幫助。

1.??大四上學期（2016.1~2016.3）

大三暑假的時候去QQ郵箱實習，一直實習到了2015年12月，回到學校正是2016年的元旦，跟現在差不多的季節，開始跟導師討論畢業設計的思路，并動手實現。

主線任務：畢設

畢業設計做的是一個多模態行人檢索系統里的Java后端，跟班里兩個同學做的前端和硬件采集端合為一個大的系統。導師剛評上副教授，帶的研究生只有兩個人（后來又多了一個計創的師弟），雖然還有很多本科生，但是對我們的指導時間很多，是那種實干型的導師，會一邊給你理思路一邊給你準備資源。

拿到幾個大華的攝像頭、NVR和SDK之后，在B3五樓會議室里調C代碼讀寫數據，并且從Servlet裸寫Java后端（雖然實習寫Android把Java寫得很熟了，但是當時不熟悉Java后端框架，所以就直接Servlet）。寫了差不多兩個星期就寫完了。然后開始寫論文初稿，到一月底，畢設就基本完工，雖然后邊又各種調整，但基本的工作在這個時候都做完了。在這個Java后端里，把在QQ郵箱實習的時候熏陶的設計模式全都實踐了一把，感覺寫的挺優雅，但是好像有點過度封裝，不過也還好，這個系統就一直沿用下來。

在后邊研究生幾年里這個系統又被部署到超算虛擬機上，經過離線化等等變更。合作的兩個同學畢業后他們的Hadoop后端和JS前端，路由器硬件都變成我維護了(:з」∠)不過因為沒有特別大的改動所以還能Hold得住，一直到現在還在運行著。

支線任務1：自學

寫完之后就回家放寒假，因為有大把時間，所以開始刷GitHub，熟悉Git，Markdown，Gitbook，期間翻譯了一個當時Github上Star上萬的工程，大概講的是程序員的自我修養之類的東西，收貨了幾百個Star，后來因為在郵箱期間遇到的Webview問題沒徹底解決，心存執念，又開始翻譯Chromium的文檔，因為當時國內也沒有Chromium的中文文檔，所以就動手翻譯，也從中學到了許多架構設計方面的東西，雖然因為內容太多沒有最終翻譯完。

支線任務2：物資管理系統

畢設這套系統更偏向工程，還沒有一些計算機視覺的東西，當時導師就跟我討論就想是不是可以往這方面發展做點研究，于是開始學Python，因為我之前在學校學工辦勤工助學，實習的時候就跑路了，準備大四下回去在掙一點生活費，畢竟獎學金只夠學費，吃飯還是得自己想辦法（當時沒想到導師每個月給我們發的錢完全夠吃飯了），所以就用Python+Django寫了一個物資管理系統，當做回歸的見面禮，順便也是試手Python。這套系統從2016年3月一直用到2018年12月，因為之后我要畢業不在學校，辦公室那邊的同學維護不了，所以及時過渡到了以前的Excel工作模式。我感覺這套系統做得還挺好看的，實踐了一把當時比較推崇的Material Design。

支線任務3：羽毛球

每周1個半小時的羽毛球，一直打到現在，學校的體育館還是可以的。

2.??大四下學期（2016.3~2016.9）

主線任務1：畢設

這學期主線任務還是改畢設啦，改格式很煩(:з」∠)

主線任務2：入門機器學習

導師之前其實也不做機器學習，我也是自己摸索，當時TensorFlow，Caffe各種框架百花齊放，因為之前做Android比較喜歡Google，所以在TensorFlow還只是0.8版本的時候開始自學，看的是Google在Udacity上發的教程，一邊學一邊整理筆記，放到GitHub上又刷了幾百個Star。差不多5月的時候，導師也開始跟我們討論當前機器學習的一些進展和研究方向，因為發現調參很麻煩，所以想做一個自動調參的東西，用神經網絡來給神經網絡調參，然而當時我只有CPU，整天在Acer筆記本上呼呼呼地跑實驗，一直到暑假快結束了實驗效果也不好。后來發現Google用N多塊GPU做出了AutoML…后來差不多到研一導師才開始重視設備，所以這段時間更多的只是學TensorFlow和機器學習的一些基礎知識，也開始學會了做實驗，當然因為沒有設備這個方向在開學之后還是放棄了。

支線任務1：校園活動管理系統

因為回到了學工辦，受到當時雙創的影響，被那邊的老師抓去組了一個小小的創業團隊，準備寫一個校園活動管理系統。所以大四下也花了一些時間在這件事情上，帶著不同學院的幾個同學一起做東西，又寫Python又寫JS，雖然最后也沒搞成，但還是挺有意思的一段時光，遇到許多不錯的小伙伴。

支線任務2：博客

大概是到這個時候博客才開始放到Gitbook上，大多數是一些瑣碎的知識，后來也漸漸把論文解讀和一些工程實踐也放進去，還在一直寫著。

3.??研一上（2016.9-2017.2）

主線任務1：上課

研究生的課大部分沒什么卵用，我覺得我學到最大的技能就是讀論文，做PPT還有匯報…當然還是有幾門有用的課的：

• 視覺計算：傳統圖像處理的各種套路

• 模式識別：機器學習基礎

• 最優化計算：機器學習數學基礎，還順便學了一波LaTeX

主線任務2：行人重識別入門，確定研究方向

遭遇了自動調參任務的失敗之后，10月老師開始讓我調整方向，感覺導師在方向上的把握一直都很敏銳而正確。老師希望我還是關注回畢設做的視頻行人檢索任務上，于是開始看頂會上的各種行人重識別論文，不知道為啥當時老師follow鄭宇大佬的工作，關注多模態，所以我們整個實驗室大方向是多模態數據融合，我是行人重識別這個小方向，在畢設的系統里，發現基于Wi-Fi的時空信息能夠有效篩選行人之后，也想在行人重識別數據集上做相關的研究。

一開始看論文其實沒什么經驗，看到公式基本都覺得不懂，學了最優化計算之后才感覺看懂了，此外還有一個機遇是老師帶著我們去了一趟南京大學參加MLA，聽了各路大佬的論文解讀和方向指引，期間也看了大量的論文，開始對機器學習這個領域有一個整體的把握，之后看論文就得心應手了。

回到研究上，看論文之后再去調研數據集，才能知道從哪里下手?？梢暬且粋€很重要的手段，一邊各種數據分析加可視化，一邊跟導師討論（老師經常半夜十一二點跟我QQ討論進展）我們才將目標剝離為無監督時空+視覺這個干凈的方向，差不多就到11月了；在這個學期主要是嘗試構造時空模型，并想辦法和視覺模型做融合。當時Re-id還沒有那么多方便的Baseline，我用的是鄭哲東的MATLAB baseline，用了MatConvNet這個框架，也是走了一點彎路，一邊準備考試一邊做實驗，差不多到要寒假才把視覺模型的訓練和測試都理順跑通。寒假期間開始把時空模型和視覺模型結合起來，有了一點初步成果，這部分是用Python寫的，所以這期間一直在Python和MATLAB之間反復橫跳。

這個期間拿著老師給的5W買了一臺三卡機，三張TITANX，總算有顯卡可以用了…代碼也開始放到服務器上跑，這個方向設備真的還是很重要的，我覺得至少要有一張11G的卡吧…

支線任務：PS

因為在學工辦兼職，需要做一些海報之類的，本科的時候在學院的宣傳部做過，就扛起了學工辦所有的海報設計…雖然水平不高，但至少能用。

2016年就這樣過去啦：

4.??研一下（2017.3-2017.8）

主線任務：推進實驗進展

放假回來還是繼續做多模態融合，思路還是從實驗里找，各種可視化，摸索出可以建模噪音這樣的思路。差不多5月的時候實驗基本能保證有效了，導師想投NIPS，開始寫了一點點論文初稿，但是因為時間太趕，實驗還不完備，就拖著沒投，繼續完善實驗，進一步想用Learning to Rank來改進模型，從調研到選路線到推實驗。期間因為支線任務1學了Keras，所以把代碼都改成了Keras實現，代碼寫起來非常清爽，也都整合到Python里了，并且用各種技巧把視覺模型baseline復現到鄭哲東他們TOMM的水平，暑假也一直在調Learning to Rank，直到效果滿意。

支線任務：百度寵物狗分類比賽

發現了這樣一個比賽，然后加了比賽群，聽各路大佬吹牛（里邊有很多大佬在知乎哈哈），學到了很多套路的東西，包括調參技巧，刷分技巧之類的。這些東西雖然不是必須的，但有了之后會事半功倍。同時也學了Keras，加了Keras群，先試水寵物狗分類，把Keras套路用回ReID。雖然這個比賽沒刷上去，但開闊了視野，我們不僅有實驗室，同學這樣的來自學校的力量，還有來自社區的力量可以汲取。

5.??研二上（2017.9-2018.2）

主線任務：CVPR論文

9月把實驗都整理好，老師開始寫論文，我也一邊寫實驗的部分，雖然后來基本上還是都被導師重寫了，畢竟老師寫起來確實比我寫的好很多。各種畫圖，各種修改。直到十月底投出去，老師還在學院樓睡了一晚，真的很辛苦。好像是到1月的時候CVPR review，然后寫Rebuttal，應reviewer要求補了很多實驗來rebuttal。過完春節，某天好像聽說出結果了，然后發現已經AC了。

支線任務1：樹莓派系統

因為老師想要以后把工作重點放在行人重識別上，所以需要搭一套實驗平臺，包括采數據的終端和存數據，檢索的后端。以前那套系統基于Hadoop太笨重了，所以我重新寫了一套系統。買了一堆樹莓派、攝像頭和無線網卡，在樹莓派上跑行人檢測，把數據存到MongoDB，用Spring boot來寫后端。感覺寫工程開始變得很容易，Spring boot也就簡單看了幾天視頻教程就用起來了。只要把一些難點攻克了，之后寫起來就很流暢。這個事情做了一個月，然后交給幾個大二的本科生接手了，但師弟們之前只學C++和數據結構和算法，不太推得動，有爛尾的趨勢，估計我研三下還得把這個東西自己拿過來推進。

支線任務2：動物計數橫向

跟一個創業公司合作，做一個數牛的項目，主要還是用樹莓派和目標檢測那堆東西，加一點物理知識做計數，做出來效果還行。技術上難度不大，但是跟甲方討論還是一件挺費時間的事情，需要及時推進和協調。

支線任務3：目標檢測

寒假期間看了目標檢測方面的經典論文，為下學期找實習做準備，雖然我是做行人重識別，但是重點其實還是在多模態上，對計算機視覺方面的東西還是停留在課程里學的東西上，以及Re-id一些論文。其實應該把分割和人臉方面的一些論文也都看一看的。

2017年就這樣過去啦：

6.??研二下（2018.3-2018.8）

主線任務1：論文

首先是把CVPR的論文整理成camera ready，然后是繼續改進，想得到進一步的提升去投期刊。試了很多技巧，感覺創新點夠了，但是效果還是沒太大提升，所以一直沒投出去。

主線任務2：實習面試

投了幾家公司的實習，面試，一邊刷牛客網上的題，因為我不是專業的ACMer，而且也有別的任務要做，沒法把題都刷完，所以刷題只是找找感覺，基礎知識也只是看藍皮書和西瓜書，大部分面試都是裸考。好在還是找到實習了，具體經歷在知乎上答過：傳送門

主線任務3：鵝廠實習

到AI Lab實習主要還是研究類的工作，感覺在這期間填補了之前在CV上欠缺的一些認識，發現原來網絡結構啥的可以玩出這么多的花。具體不便多說，保密哈。

主線任務4：秋招

我的2019秋招算法面經

支線任務1：實驗室基礎設施建設

跟師弟一起搭了實驗室的Git平臺，還有網站和博客，所以2018年在GitHub上提交的代碼可能少一點點。

7.??研三上（2018.9-2019.1）

主線任務1：期刊論文

讀了18年的一些頂會論文，獲得了啟發，找到有效的提升方法，現在實驗做完了，效果很好，希望能在春節前把論文投出去。BTW，回來給實驗室買了兩臺GPU服務器，實驗室目前有3張TITANX和12張1080ti，還有若干1060，師弟們都轉Reid了，卡要多一點才夠用。

主線任務2：畢業論文

SCUT總能時不時坑你一把，去年論文是研三下才送審，今年就變成1月送審了，于是生死時速開始寫論文，現在寫好了，等導師給修改意見就準備去查重送審了。

2018年就這樣過去啦

8.??研三下（2019.2-2019.4）

待續

小結

稍微寫幾點體會吧：

• 讀研期間有一個好的導師真的很幸運

• 要盡快確定一個還有研究空間的方向，前期要多讀論文，多總結，開闊視野

• CV方向至少要有一塊卡，實驗室沒有的話，盡量自己買一塊吧

• 確定方向之后多做實驗，多做分析，多跟他人尤其是導師溝通

• 工作的事情是水到渠成的，在學校能出成果最重要，盡量在研二上把論文投出去

• 現在環境比我們當時好了很多，框架成熟，baseline開源代碼到處都有，大多數實驗室也都意識到設備重要性，所以都有設備了，但是競爭也更激烈了，大家要加油呀

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周末不打卡了，好好休息放松，不知道會不會一如既往加雞腿鴨哈哈

總結

以上是生活随笔為你收集整理的我的研究生这三年(含腾讯AI Lab实习、CVPR发表经验)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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