深度学习领域，你心目中 idea 最惊艳的论文是哪篇？
来源丨知乎问答 报道丨极市平台
深度学习研究中，我们往往会读到让自己觉得想法很惊艳的论文，心中对不同的论文也会有一个排名，那么本文中的提名是你心中的No.1吗？
提名一
ResNet和Transformer
提名二
DUT（视频增稳）
作者：rainy
来分享一篇小众方向（视频增稳/Video Stabilization）的论文，可能不是那种推动领域进步的爆炸性工作，这篇论文我认为是一篇比较不错的把传统方法deep化的工作。
DUT: Learning Video Stabilization by Simply Watching Unstable Videos
https://arxiv.org/pdf/2011.14574.pdf
看样子应该是投稿CVPR21，已开源。
https://github.com/Annbless/DUTCode
首先介绍一下视频增稳的定义，如名称所示，视频增稳即为输入一系列连续的，非平稳（抖动较大）的视频帧，输出一系列连续的，平稳的视频帧。
由于方向有点略微小众，因此该领域之前的工作（基于深度学习）可以简单分为基于GAN的直接生成，基于光流的warp，基于插帧（其实也是基于光流的warp）这么几类。这些论文将视频增稳看做了“视频帧生成问题”，但是理想的视频增稳工作应该看做“轨迹平滑”问题更为合适。
而在深度学习之前刘帅成（http://www.liushuaicheng.org/）大神做了一系列的视频增稳的工作，其中work的即为meshflow。这里贴一个meshflow解读的链接
https://www.yuque.com/u452427/ling/qs0inc
总结一下，meshflow主要的流程为“估计光流-->估计关键点并筛选出关键点的光流-->基于关键点光流得到mesh中每一个格点的motion/轨迹-->进行轨迹平滑并得到平滑后的轨迹/每一个格点的motion-->基于motion得到满足平滑轨迹的视频帧”。
总结了meshflow之后，这篇DUT主要进行的工作其实很简单，在meshflow的框架下，将其中所有的模块都deep化：
LK光流---->PWCNet
SIFT关键点----->RFNet
基于Median Filters的轨迹平滑------>可学习的1D卷积
除此之外，由于原始的meshflow是基于优化的方法，因此DUT在替换了模块之后依旧保留了原始的约束项，并且可以使用无监督的方式完成训练，效果也好于一票supervised的方法。
提名三
可形变卷积（DCN）
提名四
深度学习框架、图像识别、图像生成、模型优化 、自然语言处理
深度学习框架
论文名称：Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding
论文链接：https://arxiv.org/abs/1408.5093
惊艳理由：在那个大家都用matlab和自己diy深度学习框架的年代，贾大神的Caffe横空出世，为深度学习领域创立了一个通用、易拓展的框架，使复现、开发各种新型算法变得更加容易，可以说是开山鼻祖。
对标武功：《天龙八部》内的易筋经。易筋锻骨，重塑七经，这不正和caffe的效用不谋而合？caffe不就相当于重塑了深度学习的筋骨，使得后续各种五花八门的算法变得可能实现？
图像识别
论文名称：Deep Residual Learning for Image Recognition
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
惊艳理由：一个简简单单的skip connection一招制敌，优雅至极，直接将CNN的表现提升了一个大档次。
对标武功：《天涯明月刀》里傅红雪的刀法。傅红雪的武功就一招——拔刀收刀，简单却致命，正如resnet的skip connection. 这一刀是傅红雪拔了千万次刀后凝练的精魂，正与skip connection是作者做了无数实验与分析后凝练的结构如出一辙。
图像生成
论文名称：Generative Adversarial Networks
论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661
惊艳理由：Encoder-decoder 出现已久， 分类器出现也很久，Goodfellow却是真正意义上把这二者完美结合起来的第一人，是现如今图像视频模拟生成的鼻祖。
对标武功：《射雕英雄传》里的左右互博。老顽童让左手和右手打架，结果两只手突飞猛进，Goodfellow 让generator 和discriminator 互相打架，结果两个模型变得越来越强，最后甚至可以以假乱真。
模型优化
论文名称：Distilling the Knowledge in a Neural Network
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pdf
惊艳理由: 知识蒸馏的开山之作，在不增加任何online inference资源的情况下，让模型得到极大优化。
对标武功：《天龙八部》里的北冥神功。段誉吸各个高手的内功变成了天龙三绝之一，student net吸取teacher net的知识变成了更robust的模型。
自然语言处理
论文名称：Language Models are Few-Shot Learners（GPT-3）
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
惊艳理由：在看到这篇论文之前，我做梦也想不到一个NLP模型居然有175亿个参数，可以说是深度学习里的暴力美学的极致了。
对标武功：降龙十八掌。降龙十八掌刚猛无双，遇到强敌以刚劲的掌力与无所畏惧的气势压倒对方。GPT-3庞大无比，遇到语言数据以175亿的模型参数与超出想象的计算资源死磕硬刚。如果乔峰是个深度学习科学家，一定会爱死这个模型。
提名五
CAM，class activation map
作者：Ferenas
那就从我的研究领域中挑一个出来吧，我的研究方向是基于image-level的弱监督语义分割，（貌似这个点近两年趋势渐淡），而其中令我最惊艳的就是CAM，class activation map
文章题目叫Learning Deep Features for Discriminative Localization，google百度一下都可以找到。这篇文章其实是想探究我们的CNN在学习图像的时候到底重点关注在哪个部分。这里抛开论文里面的繁琐的数学解释啥的（大家可以看看原论文），最后论文用一张图表示了这个大概是怎么样的一个过程。
对你没有看错，图像关注的部分就是将该类的fc层中的权重和feature maps对应加权求和就行了。说实话我觉得这个真的是经过很多实验才发现的idea。因此通过这个CAM我们便可知这个网络到底在学什么东西。
至于后面CAM变体例如grad-cam等大家可以去查阅了解。通过这个惊艳的CAM，我觉得是开了基于弱监督图像分割领域的先河，简直是祖先级别的神工作。
为什么这么说呢，基于image-level的弱监督分割旨在仅通过分类标签而生成对应的分割标签图，（毕竟手工标记分割图上的像素太烧钱了呀哈哈哈 ）你看看CAM，如果通过阈值一下的话，那些热点处的不就可以作为置信度高的前景像素标签了嘛！！！
于是你便可以看到大量的弱监督领域分割之作都是在这个CAM之上完成的。不仅如此，CAM也在可解释领域中被作为一种基本的工具。这篇五年前的文章至今仍在视觉领域中放光发热，让很多的学者以此为基石展开研究。
我也是很感谢这篇工作让我接触到弱监督领域。毕竟是我转做计算机视觉读的第一篇文章hhhh，所以，thank you, CAM！
回答1-王晋东不在家：
https://www.zhihu.com/question/440729199/answer/1697212235
回答2-rainy：
https://www.zhihu.com/question/440729199/answer/1693346011
回答3-陀飞轮：
https://www.zhihu.com/question/440729199/answer/1695810150
回答4-叶小飞：
https://www.zhihu.com/question/440729199/answer/1698687630
回答5-Ferenas：
https://www.zhihu.com/question/440729199/answer/1695809572
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