2025-10-6
对明天会议讨论的论文进行总结
这是他的评审过程：
https://openreview.net/forum?id=UsgFE3cxuP
或许我现在手上有几种可能的方案，他们可以去试试看做？这样的话我们不就可以同步推进很多的paper，好挂名？？？
⚠️注意：下周二继续安排论文阅读分享。
小结
- 数据标注与项目进展
当前任务需继续推进数据标注工作。对于下一个阶段的数据，由石浩辰负责提供zip包，以便团队启动下一周的数据标注（✅已完成）。
数据环节先处理已标注的部分，后处理未标注的部分，具体将在10月8日发出下一组数据。==需要跟进当前版本数据集上出现的标注问题，并与对方小组进行沟通，确保问题得到解决。==
- 论文分析：学习经验、规避风险
讲解了一篇Mask-CLIP Plus的工作，该论文虽被ICLR拒稿，但仍具参考价值，因为它披露了审稿人意见，可以帮助团队规避类似问题。
该论文存在以下主要问题：
方法创新性不足：核心贡献是调用并微调一个既有的分割网络模块，而非提出全新的框架。
实验设计不佳：对比实验中缺少与原始模型（如Mask-CLIP）的直接比较，并且混乱地设置了多个变量，使得实验结论不可靠。
同时指出论文本身作者在写作上的部分瑕疵，也影响了阅读体验。
- 对后续项目的启发与思考
- 切入点聚焦：应将研究领域聚焦于特定垂直场景，如“菜品”识别特定类型的食材。这种聚焦的视角可能比通用方法更具针对性和创新潜力。
- Prompt工程：可以在输入文本（prompt）上进行灵活修改，例如加入具体的菜品描述（如“XX菜的配料”），而不必改动模型结构。
- GT Mask的数据策略：目前仅有少量可用的Ground Truth（真实）分割标签（约2000张），可尝试利用这些数据在更大的测试集上进行效果评估。
- 技术路径优化：除了解耦化的mask generator外，还可以从CLIP模型自身入手进行改进，例如采用模型蒸馏等技术。
ZegFormer小结
零样本分割论文的讨论与理解：会议中，石浩辰 跟进了武汉大学等机构发表的一篇关于零样本分割的论文。论文工作主要基于 previous work，通过 Posec-G 形式进行了改进，在图文相似度计算外增加了FEATURE聚合模块以优化分割表现。
学术研究方法论指导
- 讨论了深度学习中的基本概念，如判别式（Discriminative）和生成式（Generative）方法，强调基础理论的重要性。
提出了阅读和分析论文的系统性方法：首先看摘要和引言把握整体，再通过related work了解背景；重点关注方法框架，弄清每项改进的目的与逻辑；并对实验部分进行深入分析，包括消融实验的设计思路。
强调了实践的重要性，建议在目标方向上，可以尝试从基础的CLIP、2021年的研究成果入手，逐步建立知识体系。
- 团队协作与资源问题：讨论了团队后续的标注分工，建议将框选（划框）和填写额外信息的工作分开进行。