前言

为了进一步的提高写作效率，更好的保证写作质量，让更多同学快速掌握科研写作能力与思维。我们在本文中制定了一些写作的规范和要点，提供了一些通用的写作流程和自检表。在正式开始写作前，通过规范化的大纲拟定以及逻辑推敲，保证成文的质量。

前期准备

1. 明确论点

论文的本质是向读者论证作者的观点，和读者探讨某个问题，某个目标应该如何看待以及如何解决。因此，最关键的就是作者本身的观点和见解即论点。

论点：作者所提出的见解和主张，是讨论的中心观点。

例如：

  1. attention is all you need 直接把论点作为标题
  2. Attention is not all you need anymore 旗帜鲜明的论点反对
  3. Is Noise Conditioning Necessary for Denoising Generative Models? 反问句表达观点

2. 明确方法

论文一般提出了一种有特点、创新性的方法，因此需要总结自己方法中最突出的特点、优势。

例如：

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition 深度參差学习
  2. Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络
  3. R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 基于回归的纯卷积网络

3. 明确效果

通过提出的方法实现了什么样的显著性效果，一般就是高效、准确、鲁棒等等描述。

例如：

  1. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks， 突出实时性的特点
  2. Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding 突出长期的效果

4. 明确现有方法不足

  1. 现有的典型方案分为哪几类？
  2. 每一类他们的特点和优势是什么？
  3. 每一类他们的缺点是什么？

我们提出的方法可以是新的一类，结合他们的优势，避免劣势，也可以是其中某一类方法，但是能显著提高其某一短板。

5. 明确动机

动机分为好几个层次

  1. 论点的动机，即我为什么会有这样的观点
  2. 方法的动机，在这个观点下，我为什么要这样设计我的方法
  3. 证明的逻辑，这样设计的方法，我要怎么样验证自己的正确性

因此，每个部分都需要有一段话介绍分别的动机。

5.1 论点动机

一般有如下的一些典型动机

  1. 受到生物启发
  2. 对某个目标的定义或理解和别人不一样
  3. 发现了某些事物的一些特质

5.2 方法动机

一般会有一个明显的对应关系即现有方法不足和方法动机一一对应。可能是一对一的关系，一对多的关系，也有可能是多对多的关系。

例如：

  1. 现有方法存在A问题，所以针对A问题结合我们的动机，提出X方法，解决这样一个问题。
  2. 现有方法存在A问题，所以针对A问题结合我们的动机，从三个角度提出X，Y,Z 方式，解决同一个问题。
  3. 现有方法存在A，B,C问题，所以分别针对三个问题结合我们的动机，从三个角度提出X，Y,Z 方式，解决这些问题。

5.3 证明逻辑

从上面两点中找到哪些需要被证明的点

  1. 证明论点动机的一些特性
  2. 证明解决方案A的有效性
  3. 突出整体方法的实现效果

例子

这里是写论文前的一个前期准备阶段写的文字

论点

在视觉定位系统中，学习关键点和手工关键点的关系并不是替换而是互补。

方法

分层定位框架，学习关键点和手工关键点共同合作实现长期定位

效果

在CPU上实现跨季节、时间、天气的长期实时视觉定位

现有方案不足

  1. 只依赖手工特征点的方法，实时运行但是光照敏感
  2. 只依赖学习特征点的方法，鲁棒性较强但是依赖于GPU设备。
  3. 依赖于语义目标的方法，鲁棒性更高但是也依赖于GPU设备并且使用环境受限

动机

论点动机：发现了这两种方法的一些特殊特性

  1. 学习关键点和手工关键点是对立统一的
    1. 统一是指表达形式和方式是一致的，不需要引入额外的表达形式
    2. 对立是指手工关键点具有高效率、低性能的特点，而学习关键点效率低，性能强。

因此，我们认为二者更应该互补而不是直接替换。

方法动机：针对上面的三个不足提出的解决方案

本文尝试利用学习关键点和手工关键点统一的表达以及在效率和性能上的差异化特性，解决长期定位算法中的如下问题：

  1. 不引入额外的特殊环境语义特征，例如物体特征、线特征，这会限制算法的应用场景
    1. 解决方案：同时使用学习和手工两种互补的关键点而不是引入其他表达形式。
  2. 不引入额外的计算设备，利用GPU，实现在CPU上即可实时运行的系统
    1. 解决方案：分层定位框架，实时提取手工关键点确定相对位姿， 在少数被挑选的关键帧中提取学习关键点确定绝对位姿。
  3. 能有效利用快速发展的学习关键点，实现任意的学习都可以替换使用，保证长期定位性能
    1. 解决方案：提出统一的学习关键点提取框架和流程，适配多种不同学习关键点。

证明逻辑：

  1. 证明学习关键点的互补特性，学习关键点效率低，但是性能高，手工关键点效率高，但是性能弱
  2. 证明所提出方案的实时性，把每个阶段的耗时统计，证明所提出方法的在CPU上的实时性
  3. 证明所提出长期定位方案的有效性，对比现有的方法，证明其能有效利用学习关键点的高性能，实现跨越时间和季节的定位。

论文正文撰写

论文正文撰写最忌讳的是随意的写文字，一股脑的把所有的都写好，然后再反复修改。因为，论文是一个有逻辑的过程，标题突出文章中最鲜明的特征，摘要是标题的扩写，简介是摘要的扩写，而相关工作和方法都应该是简介的某一段扩写。如果前面的逻辑不清晰，那么后面的写重点就会偏移不突出，效果就会不好。只有全文都以一惯之的论点逻辑才能打动审稿人，让人觉得一气呵成。

1. 标题

标题要突出论文最鲜明的特点，通常从三个方面突出。

  1. 论点
  2. 方法
  3. 效果

有的论文在某一个方面非常突出，因此只需要在标题中强调一个部分，而大部分论文可能需要包括三个方面的两个或者全部。这是一些例子：

  1. attention is all you need 直接把论点作为标题，因为他的论点非常吸引人
  2. Deep Residual Learning for Image Recognition ，方法+任务，非常简洁
  3. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks，Region Proposal Networks（方法）+ Object Detection （任务） + Towards Real-Time （效果）

自查：论文标题是否准确、鲜明的突出文章的特点

2. 摘要

摘要的基本框架为：

  1. 背景介绍 （行业公认的事情，重要性）
  2. 问题引出 （目前存在的问题，痛点）
  3. 研究的方法 （思路巧妙的解决存在的问题）
  4. 结论 （如何证明你的创新点是有效的，证明的严谨性）
  5. 意义 （突出工作对学术界的意义重大）

按照上面整理的论点，动机，方法，效果整理得到类似如下逻辑的表述。

  1. 这件任务很重要（要准确具体的文字描述做的任务，不要含糊不清）
  2. 目前存在的问题 （要简洁、有逻辑的， xxx方法使用xxx方式实现，但是没有考虑xx问题，所以存在xxx缺陷。简单的描述存在的问题可能并不能让人信服，而是要把逻辑讲出来）
  3. 提出方法的动机（要巧妙的提出一些其他的思路，也不是简单的一句受生物启发，而是讲清楚如何启发，或者说发现了什么样的特性，让人理解这其中的巧思）
  4. 提出的方法（要和目前存在的问题一一对应， 并且逻辑上让人觉得可以被所提出方法解决）
  5. 结论，突出这个工作的效果。

需要反思和自查的点在于：

  1. 任务描述是否具体
  2. 存在的问题的逻辑性是否被认可
  3. 提出方法的动机能否被人理解
  4. 提出的方法是否对应目前的问题
  5. 提出的方法是否让人觉得能够解决目前的问题
  6. 有没有凸显本工作取得的效果

3. 简介

摘要是标题的扩写，简介又是摘要的扩写。但是简介的目标更加侧重于描述动机，让人觉得这个工作是一件有创新的工作。

在简介的写作开始前，需要规划每一段的大纲，基本对应摘要的部分然后着重强调动机部分。

第一段：准确的任务描述，以及它的重要性
第二段：现有方法的分类以及他们不可辩驳的存在的问题及逻辑（凸显为什么会存在这些问题）
第三段：我们发现的一些有意思的事情（生物启发、算法特性等等），引出本文的核心论点
第四段：基于核心论点，提出自己的方法，能够解决第二段出现的问题。一一对应问题，并且让人看出解决问题的逻辑合理性。

需要反思的点：

  1. 篇幅占比是否合理，每个部分占用应该都差不多
  2. 任务描述的准确性
  3. 重要性是否凸显
  4. 现有方法的问题逻辑能否说服读者
  5. 核心论点是否能够被理解可能需要一些可视化的，尽量让人一下子很直接的理解到你的论点，这是本部分的关键
  6. 解决问题的逻辑的是否自恰
  7. 你的论文最亮的点，动机or效果的可视化图做的是不是清晰明白。

4. 相关工作

相关工作是对简介的第二部分的扩写，需要更强强化其中别的方法为什么不行的论点。但是在这之前，需要为现有方法进行辩护和概述，展示作者对这个领域有足够深入的理解，否则只是空话。

相关工作分为两步，第一步是对找到和本文的相关的某几个领域，其次是针对每一个领域描述其发展脉络。

这里有更详细的介绍 相关工作具体怎么写

需要反思的点：

  1. 分类是否合理，反思自己的标题和相关工作分类的相关性
  2. 脉络梳理是否有逻辑性，而不是平淡的说xxx做了什么。
  3. 是否凸显别人方法存在的逻辑性不足，讲清楚他们针对什么问题，提出什么解决方案然后才能说他们依旧存在那些问题没有解决，所以我们来解决。

关键点：让人深入这个领域的发展脉络，让人知道你的工作在这个领域中的位置。

5. 方法

方法部分写作的要点有三个：

  1. 论证逻辑性
  2. 可复现性
  3. 炫酷

论证逻辑性

方法的写作的关键在于需要转换思维：从描述我做了一件什么事情转换为我是如何通过我做的这件事情来证明我的论点。

原本的思路是我做了A,B,C多个模块组合成为所提出的方法，每个部分是怎么做的。

转换后的思路是：我的论点是xxx,为了验证我的观点，我在原来的方法上面修改了A，B,C模块，使这整体算法更符合我们的观点，然后具体的来说每个部分是怎么做的。

因此，方法的大纲大致是

  1. 介绍我们观点下某个模块应该是什么样的
  2. 介绍现有很多方法是怎么做的
  3. 然后才是我们如何按照我们的思路去怎么样做

可复现性

事无巨细的描述所有的实现细节，尽量让人理解其中每一个部分。注意一些论文写作的细节问题即可。

  1. 公式的符号大小写、粗体规范
  2. 公式的格式，与解释是否详细

图片绘制

图片绘制的目的是为了更直观的理解论证的逻辑性，而不仅仅是表达做了一件什么事情。因此，图片应该直观的展示，在我们的观点下，A,B,C部分被修改成有特点的方式。图片的目的应该是为了凸显所提出方法的特点和优势的。

需要反思的点：

  1. 方法设计的理由和逻辑性是否充分
  2. 公式的表达和描述是否规范
  3. 图片中是否凸显了我们方法的特点，包括整体的特点，以及每一个小部分的特点

实验

实验基本上按照证明逻辑，介绍自己的结果即可，关键点在于：

  1. 逻辑合理，方法和假设中的每一个部分都被证明了，没有遗漏
  2. 工作量大一些，让人看起来很多。

需要反思的点：

  1. 逻辑性是否合理
  2. 工作量上能否再加一些上去