对于很多刚入门深度学习的研一朋友来说，从零开始发一篇论文是一件不容易的事，哪怕花了很多时间，也不一定会得到自己想要的结果...那么，到底该如何快速“水”出一篇论文？今天就和大家分享点经验，照着这五步走基本没问题。

1.打基础+定方向

刚开始先别急着找方向，先补补基础，掌握高数、线代这些，都是深度学习离不开的理论。然后熟练掌握Python，还有Numpy、Pandas、Pytorch这些常用库的操作，后面跑代码必备。B站上优秀课程很多，根据自己情况挑选，书籍有鱼书、花书、PyTorch深度学习实战、统计学习方法、利用Python进行数据分析、神经网络与深度学习等。

这里面我梳理好了必学的数学基础知识，连同电子书（30+本）一起打包成了一份深度学习入门学习材料，大家可以拿来直接学。

学好基础之后，然后再定方向，最好结合自己情况和导师项目，比如图像分类、分割、目标检测这些都行。定好方向就去找数据集，Kaggle、Roboflow这些平台都能找到，下载下来先练练预处理，熟悉熟悉数据。

2.读论文+选Baseline

方向定了就可以开始读论文了，先读这个领域的开山之作和经典SOTA，有个整体的了解，然后重点看近三年的顶会顶刊论文。选Baseline的时候注意太老的不行，审稿人不认可，也不要选当下最火的SOTA，很难优化，实验室资源可能也跟不上。

可以看看近一两年的二区三区论文，学学人家怎么写、怎么对比的。然后你会发现他们选的对比模型很多都不是SOTA，甚至性能一般，但胜在新。所以如果你是要发二三区就完全不用非得超越SOTA。选好Baseline后，尽量复现一次，先搞懂它的代码和架构，知道每个部分的输入输出shape，后面才好下手改。

3.改模型+讲“故事”

这一步就是核心了，改模型懂的都懂，就是缝，不需要从零开始设计网络，找几篇论文里觉得好用的模块拼一拼。比如从A论文拿个卷积模块，B论文拿个注意力机制，C论文拿个特征融合模块，串联、并联或者交互着组合，改个名字就是自己的了。

然后开始跑实验，只要效果有提升就行，论文关键的是讲好“故事”：为什么加A模块？因为它能提局部特征；为什么加B模块？因为它擅长全局特征，你的模型结合了这两者的优点，所以效果提升。哪怕创新点一般，只要涨点了，把这个逻辑说清楚，审稿人还是比较容易认可的。

为了方便大家理解和练手，我特别整理了即插即用模块合集（有150+个）和能一份人工智能高质量论文写作模版，可以直接拿来套用。另外还整理了60篇最新的涨点论文给大家作参考，开源代码也附上了。

4.写论文+画图

写作工具用Latex就行，在线的Overleaf挺方便，不用自己装环境。画图不用复杂软件，用PPT就行，网上有ML画图模板可以参考，把模型结构画清楚就好，注意美观度。