2027年深度学习计算机视觉CV主干网络模块缝合水论文即插即用无痛涨点——如何避免抄袭及获取创新点

在正式介绍我们的模块商品之前，我们先来看一下第一点：什么是水论文。如果大家不知道什么是水论文的话，请参考我B站水论文合集里的前四个视频，里面有对水论文的基础介绍。说白了，水论文的模型等于backbone（也就是我们的骨架网络或baseline），再加上两到三个模块。

在我们之前的论文发表中，如果你有一个backbone，再加上两到三个别人的模块（原封不动），去投三区或四区基本没什么问题，只要流程跑通就行。但近几年环境不太好，选择读博读研的人越来越多，水涨船高，导致如果你只有两三个模块而没有改进点的话，很难发出去。

所以我们需要解决什么问题呢？baseline（或backbone）是解决不了的，我们需要解决的就是这两到三个模块。我们这个工坊的目的就是给大家提供适合不同任务的两到三个模块。

先解答大家一个问题：这个东西会不会影响发表，算不算学术不端？大家想一下，在座的各位都是不同专业或做不同任务的，比如医学分割里的细胞分割、CT分割、眼底照片分割、肿瘤分割（肿瘤又分很多种），还有遥感目标检测（各类遥感目标检测），以及各种分类任务（疾病分类、垃圾邮件分类等）。

大家想一下这些场景。假设有1000种不同的场景，你拿了一个新的模块应用在从未用过的场景，它算不算创新？比如我们的各类分类任务，类似于Vision Transformer、CNN、VGG16、ResNet，还有分割任务中的UNet等。其他各种模块加起来，100种算少了吧？模块就更不用说了，假设没有1000种。大家想一下，1000乘以100再乘1000，这个数字是多少？这就是我们水论文的可行理论，也证明这种方法是可以实现的，而且不会有什么问题。

问题在于如何找到两到三个模块并加以创新。大家再想第二个问题：你会这五样东西吗？我们一个一个来看。
第一，你会找模块吗？假设你要做一个分割任务，把”segmentation”输入谷歌学术，选一个从2027年开始的，我们得到了86，100篇论文。这无疑是大海捞针。首先你得有判断能力，如何在这八万多篇文章里找到质量高、模块好的论文，同时找到它的源码。
第二，找到了模块，你会调试吗？假设它有GitHub链接，你拿到了，你会把这个模块从整个模型中拆解下来并调试成功吗？
第三，就算调试成功了，你有创新思路吗？这个创新思路靠时间和经验积累。你读的论文越多，idea就越多。但可能在你读的过程中，别人已经实现了。

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