2026-2-4
Why-why-why
研究聚焦的问题：如何解决餐盘中菜品粘连导致识别不清？这会影响后续的营养评估/菜品结算。
why：为什么菜品粘连导致识别不清？
现有的菜品数据集收集数据的时候专注于边界清晰易识别的图片。
现有的模型都是在边界分明的菜品的数据集下训练的。模型几乎见不到这种复杂的现实场景的图片，所以在上面表现很差。
why：为什么菜品会粘连？/为什么数据集不收集复杂场景下的图片？
菜品的粘连正是w
这种复杂场景下的准确识别，仅仅是目标检测或分类很容易定位错误以及遗漏类别；因此需要构建分割数据集。不是图片没有，但是需要挑选合适的图片、制定相应的规则、并进行标注，是一项工程量十分巨大的工作。目前还没有人这么做。另外一方面也是因为，食品计算是一个比较小众的研究领域，所以没有人向其中投入。
面向读者
- 信息收集者/写综述的人：主要快速看abstract, intro, challenge/method, conclusion
- 竞争对手/小同行：重点看研究方法method，结论创新点，是否引用同领域的核心文献和最新研究。
- 方案寻找者：关注研究方法和实验设计，以便能迁移到其他领域中。
四个疑问
- 什么是我收集的数据？
- 什么是我掌握的信息？
- 什么是我发现的新知识？
- 什么事我给学科贡献的新理解？
intro：研究背景、研究问题、研究价值、理论意义和实践意义。
- 从文章的研究领域出发， 阐述你的文章提出的问题产生于怎样的社会现象或专业问题；
- 说明你的研究能够解决怎样的社会问题，或事能够为本专业领域提供怎样的理论或技术贡献。
related work：先给出我研究问题相关的专业背景，比如理论基础/讨论语境。提出研究问题，做有建设性的分析。
- 已有的研究：从整体上指出这些成果对我文章的启发
- 现在最新成果，我们文章能够为该领域作出怎样的贡献。
Dataset：这部分先要写数据的收集、抽样和数据分析。
method：略
expr：设计实验来验证我的字研究问题，并给出回答。我需要“解读”来帮助读者更好的了解我的研究发现。但是解读“只限于我这个研究的发现，不需要与以往的研究进行”对话“（这个会在discussion中方提及）
discussion：体现文章的学术深度以及作者的学术水平。discussion与给出实验结果是不一样的，
结果是对数据分析的结果的呈现，从内容上时交代客观事实，从形式上看是罗列式的。
讨论需要建立更加学理性的论述，从内容上看是针对结果的观点论述，从形式上看是说理性的讨论。在此部分，我需要讨论我的研究发现与前人研究发现的关系，如何克服之前研究的局限/如何基于前面研究增进了领域对于某个topic的理解。我的研究和以往研究之间的相似与不同之处。还需要引用别人的研究。
conclusion：
- 各个结果之间的关联，简要总结主要研究发现
- 我的结果和我的相关理论之间的关联：如何用理论结束结果，额我的结果如何作证理论
- 主要贡献。