今年CVPR共有1200多篇论文被接收，官方评出了最佳论文，民间则评出了最差论文。

2019年CVPR有哪些糟糕的论文?

这个问题不仅在知乎上火了，甚至被出口到了国外论坛ML板块。

顶会也有水论文？答案是Yes。不仅有水的，甚至有水得很夸张的。

号称进步巨大，实则不work；被NIPS、AAAI和ICLR一直拒的论文中了Oral；化身剪刀手拼接已发表过的文章……这也就不说什么了，但抄袭已发表论文的Idea，做低baseline这也过分了吧？

而这个问题也引发了对学术圈学术氛围的质疑，“打招呼”让双盲同行评审成了空谈？追求短期反馈疯狂水论文成常态？

水论文这件事，实在引人深思。

最差论文提名

最差论文没有统一的标准，自然也就很难达成一致，知乎网友分别从6个不同角度提出了质疑。

下面开始知乎网友自发组织的worst paper“颁奖典礼”。

质疑1：号称进步巨大，效果平平无奇。

首先是位置最高的回答，答案提供者是一名来自图森的感知算法工程师王峰。

他自己也在这个领域研究类似的问题，也做出了一些小修小补，但觉得意义不大，所以就没发论文。

但是有人把结果发到了CVPR上，而且这篇研究人脸识别的论文还号称进步巨大，但实际效果如何呢？请数据说话：

提升效果并不明显。“真的、真的不work！”

但是王峰还是给了一些正面评价：

不过还是要表扬一下第二篇论文，里面还提出了一个Noise Resistance Softmax loss，这个损失的形式很复杂，但思想值得一看，应该能改进出一个更简单的形式。

原回答链接：

http://www.zhihu.com/question/327139341/answer/712075929

质疑2：和前年论文高度相似，审稿人怎么了？

直接把别人的成果算成是自己的，连摘要都高度相似。

这是CVPR 2019文章的摘要：

这是ICCV 2017文章的摘要：

匿名网友向作者提出疑问三连：

虽然这篇文章是不点名批评，但是稍微搜索一下还是能知道作者是谁的，算是给别人留了点面子。

质疑3：超不过对手，那就拉低对手。

自己论文效果不好怎么办，调低baseline啊！

比如这篇文章里Mask R-CNN的baseline分数只有不到70分，而另一篇文章在同样的两个数据集上做出的baseline分数超过了80分。

等于作者将baseline整整做低了十几分，终于让自己的结果“超越”了Mask R-CNN。

答案提供者也忍不住吐槽：

现在发文章不容易啊，不仅自己的实验结果需要造假，还要把那么经典的方法踩一踩，敢问作者你的良心不会痛吗？？

质疑4：被其他顶会一直拒的论文中了Oral？

有知乎网友表示，会议培养新人也没什么，但被NIPS，AAAI，ICLR这些顶会一直拒的论文一下中了CVPR Oral也太玄学了吧？这也太浪费读者时间了。

这位网友举了伯克利的这篇《Accel: A Corrective Fusion Network for Efficient Semantic Segmentation on Video》为例子。这是一篇有关语义分割的论文，但作者显然是该领域的新手小白。

看这个baseline，未免有点低吧？

再看文章的第八页，结合文章的内容，不禁让人怀疑这是在填位置……

方法本身也没有什么创新性，中个Workshop也就算了，作为一篇Oral实在令人很失望……

还有网友补充，这篇论文的某个strong accept的意见里weakness部分只写了一个句号……emmm……审稿人真的有在好好看文章吗？

质疑5：发过的论文拼一拼，就又能中顶会啦？

听说拼一拼别人的好音乐，就能成为火遍全网的“原创音乐人”。那么在学术界，剪刀手也一样有春天？

知乎网友很气愤：拼凑的论文比灌水更恶劣，水论文还能提供一点新知识呢。

被指控的论文是这一篇：《Self-Supervised Representation Learning by Rotation Feature Decoupling》。