要在计算机视觉领域发表论文，首先确定一个新颖的研究问题或改进现有解决方案。从全面的文献综述开始，了解现有方法的不足之处。重点关注 CVPR、ICCV 或 ECCV 等会议，因为它们是前沿研究的主要场所。利用 arXiv、Google Scholar 和会议论文集研究最新论文。例如，如果研究对象检测，分析 YOLO 或 Faster R-CNN 等方法如何解决速度或精度等限制。提出一个假设——例如新的架构或训练技术——来解决特定挑战，比如减少拥挤场景中的误报。使用标准数据集（例如 ImageNet、COCO）和度量指标（例如检测任务的 mAP）通过实验验证你的想法。将你的结果与基线进行比较以证明改进。
接下来，清晰地组织你的论文结构。首先撰写摘要，概述问题、方法和关键结果。引言应阐述研究问题、其重要性以及相关工作。在方法论部分，详细描述你的方法，包括算法、数据集和训练过程。例如，如果提出一个新的神经网络层，解释其数学公式以及如何集成到 ResNet 等模型中。使用图表可视化架构或训练曲线。在实验部分，报告定量结果（例如准确率、推理速度）和定性示例（例如检测输出）。讨论局限性——例如在小型数据集上的性能——并公正地与现有方法进行比较。避免过度宣传；专注于有证据支持的贡献。
最后，投稿到与你的主题相关的会议或期刊。检查投稿截止日期（通常在会议前 3-6 个月）和格式要求（LaTeX 模板很常见）。满足审稿人的期望：可复现性（共享代码和数据）、清晰度和严谨性。例如，包含消融实验，展示你方法的每个组件如何影响性能。投稿后，准备好修改：审稿人可能会要求补充实验或进行澄清。如果被拒，根据反馈修改论文并重新投稿。成功的论文通常将技术创新与清晰的沟通相结合。例如，Transformer 原论文通过简单解释自注意力机制并展示可扩展性而受到广泛关注。坚持不懈是关键——许多被接收的论文都经历过多次投稿周期。