准备开题报告
下面是我整理的一个开题报告的框架，以及各部分如何写。时间仓促，比较粗糙，会随时更新。 有问题可以随时邮件联系： gaofeng@ouc.edu.cn
材料里用到了江俊君、何相腾老师的博士论文，附下载链接：论文1、论文2。
0、最前面的一些TIPS
- 较强的技术水平与研究基础是顺利通过开题报告的根本；
- “态度”决定一切，要重视学位论文工作，尽早开始规划和准备；
- 珍惜组会汇报的机会，积累科研汇报经验；
- 多听VALSE、智源LIVE上其它学校研究生的线上报告，多与国内计算机顶尖高校的研究生交流，学习科研经验；
- 多积累论文、专利、竞赛、奖励等成果，提升科研水平的显示度和影响力。无论是开题、奖学金评比、毕业论文送审与答辩，成果好的研究生不会挂（好成果是通过国内外高水平同行评审的，专家不会提出异议）。
1、选题
- 开题首先要确定 “要做什么”（题目） ，这个需要和导师商量。
- 要结合学术前沿，比如2023年的硕士论文题目写 “基于深度学习的XXXX” 就不太合适，因为深度学习这个概念已经提出来好多年了
- 题目要有个 “神秘感” 的词，切中领域前沿。如江俊君老师的博士论文《基于 一致性流形学习（神秘感） 的人脸超分辨率方法研究》。这个神秘感的词，还要和你要解决的 关键问题对应上 ，这个后面再说。
2、立论依据
2.1 研究背景与意义
- 逻辑顺序为 背景==>现状==>当前不足与难点==>“神秘感的词”可以解决这个问题==>解决思路==>强调意义，可参考江老师的论文第一章。
- 要给人留下深刻印象，用统计数据和真实案例讲故事，说明很有意义，这部分最好“图文并茂”。下面提供例子：
如果做PPT汇报的话，下面的可以参考：
2.2 文献综述与关键问题
文献综述要和计算机视觉顶会的 Related works 一样，分类叙述并分析。需要注意的是，研究现状结束以后， 最后要指出来当前研究工作的不足 ，可以参考江老师的论文：
开题报告中，参考文献要全而精，硕士论文开题推荐30篇左右合适，其中近3年的CCF A类会议，IEEE/ACM Trans顶级文献占比1/3以上 。
关键问题方面：
- 正常硕士论文开题最好是解决2个关键问题，提出2个新方法分别解决那2个关键问题；博士论文一般是3个。
- 专硕论文需要搭建一个软件平台（上面研究目标最后一句话有体现），学硕不需要。专硕论文里的软件平台重点写模块设计与实现，这个如果难凝炼关键问题，可以没有关键问题。
PPT汇报的话，可以参考下面：
3、研究内容与技术方案
3.1 论文总体框架
建议用一个图来解释关键问题、解决思路 与 研究内容之间的对应关系，如下图所示。
这里针对 问题1：光谱信息利用不充分 ，研究基于双性性注意力机制的光谱通道特征建模方法；针对 问题2：不同地物类型难适应 ，研究基于动态卷积的局部特征建模方法。
3.2 技术路线
分别给出两个研究内容的具体实现方式，配技术框架图，并进行一些算法细节描述，如研究内容一“基于对象-部件注意力模型的细粒度图像分类方法” 的架构图如下：
研究内容二“基于堆叠式深度强化学习的细粒度图像分类方法”的架构图如下所示：
可以看到，框架图比较漂亮，同时也结构清晰，让人很容易就明白是如何实现的。
4、可行性分析
这部分进行PPT汇报时标题也可以调整为“研究基础与预期成果”，比较套路化，可以从两个方面介绍：
研究基础扎实。 如果已经有论文发表、专利申请一类的，可以重点提一下，说明本人研究基础好；如果工作已经完成，还没有发表，可以提一下已经进行了初步实验，比当前 CVPR、ICCV 等顶会顶刊的 SOTA 方法提升了5%，初稿已经完成，正在积极准备投稿，同样会给评审老师留下深刻印象。
数据和硬件基础。 一般就是研究所需要数据已经完成收集，需要的GPU硬件条件足够等等。
5、打磨
- 低级错误： 错别字是大忌，参考文献的格式要统一，检查是不是每个期刊的参考文献都有期刊名、卷号、期号、页码。（谷歌学术、知网导出的经常有遗漏）
- 重点内容高亮与加粗： 需要强调的内容（比如说你已经有非常好的成果发表，非常厉害的专利申请），可以加粗；评审老师现场也就看3分钟，要让他们快速看到重点。
- 精益求精： 画图配色是否合适？字体大小、排版是否适合打印阅读？（有可能学院评审时候，要打印出来给专家看）
最后总结一下，开题汇报、撰写学位论文的思路与经验，即使未来不从事科研工作，在工作中也会经常遇到。读研期间积累的科研经验对 个人职业发展真的非常有益 。 希望同学们都能够顺利的完成开题和论文科研工作， 真正享受科研和生活的乐趣！