原文地址：http://jinluzhang.site/2020/03/28/how-to-read-papers.html
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最近这段时间看论文看到的头疼，相信很多第一次忙毕业论文或者研究课题的同学都深有体会，我总结一些自己阅读文献的经验和总结方法，不足之处还请多多指教。
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为什么进行文献阅读？
知乎一个回答让我觉得很有意思，原文如下：
不断涌现的论文，其实就是学术界的升级安装包。你不断读论文，就是为了跟学术共同体保持同步。但是，只有你跟这篇论文所依赖的那些基础知识同步以后，安装这个升级包才有意义，也才能水到渠成。
个人认为，论文就是研究者的presentation，能够以最严谨、简洁、客观（仅限于高水平文献）展示自己的idea，读最新的文献是为了掌握最新的学术动态，读经典文献是为了对领域的发展和基础有更深的了解。所有的论文都要站在前人的肩膀上再进一步，凭空捏造一个全新的成果不可靠，也不现实，所以读文献，是所有研究者必经之路。
如何选择文献
关于文献的搜索和整理以及相关工具的使用，有时间我会单独写一篇笔记，这里着重介绍一些大佬还有我个人如何进行选择文献和筛选的。
1. 通过综述入门
原则：读综述以读全为目的，1-2篇足矣
很多人推荐直接阅读最新的文献，我认为如果有充足的时间，可以先读该领域的综述，最好是最近三年的综述，可以更好地认识该领域：包括经典方法、最新的热点、研究趋势、技术难点等，读文献综述可以知道已经做出了什么成果，还需要做什么事情，哪些问题没有解决。综述多为该领域的资深人士编写，视角更宽广，可以提高可言的视野和思路，读一两篇综述，就可以对该领域有个大致了解。查找方法可以直接通过Google Scholor或者Web of Science上进行Survey/Review+<领域>的检索。(免费用学校购买的版权看paper真的是爽:satisfied:)
2. 定位细分领域与相关文献
原则：读新、读典
最新的好论文才能代表最近的研究趋势和研究热点，入门阶段不宜不要过多沉溺于十年前的作品（经典除外）
通过综述锁定自己想做的某一个细分问题，以姿态估计为例，包括skeleton检测、动作识别、2D pose、3D pose、2D+ Pose等细分领域，确定该细分领域后，可以先通过综述中提到的reference下手，把他们先找全，往往这些方法都是SOTA或者经典方法，再根据他们论文中提到的文献，进行筛选、汇总。这部分工作一般需要先阅读一部分论文，才能有分辨能力的进一步筛选文献。
还有一种方法，可以直接找到领域内顶级期刊、会议的整理，直接筛选最近两三年的相关领域论文，这种方法比较费力，但是可以很快速的阅读到最新的论文。
一般筛选25-40篇就可以开始系统地阅读了，不要只忙于筛选搜集而后束之高阁，那样毫无意义。
3.读人，读组
这个是建立在对该领域有一定了解的基础上，读得多了，参加的讨论多了，自然就知道该领域哪些大佬，哪些group有杰出的工作。可以谷歌他们的个人网站或者通过Google scholar搜索大佬的作品，挑选着读。
如何阅读
文献文章结构
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一般来说文章的大体结构是如上所示，有了结构才有读论文的节奏和思路
阅读顺序
我读论文的顺序大体如下：
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首先看摘要（abstract），摘要可以概括一篇文章的主题和基本内容，许多文章只看摘要就可以判断是否值得读/是否是自己想要的。只读摘要不可，但摘要可以给人第一印象，需要好好读这部分。
如何判断是否是自己想要的文章？摘要（abstract）+介绍（introduction）+图+表格就可以基本了解了。
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其次看introduction部分，这部分主要介绍哪些技术难点和问题所在，以及简述自己方法的原理，如果你在选题，那么这部分讲完现阶段使用的方法之后、介绍自己方法之前的那部分内容，往往就是需要你来做的内容啦,做不做得出来另说:slightly_smiling_face:
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proposal这部分是文章核心，也是读懂论文的难点所在，如果这篇论文很重要，那么一定要吃透文章的大部分原理，包括公式，虽然啃论文很苦涩，但是啃透了就会有种豁然开朗的话感觉。
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实验这部分主要看一下实验方法和用到的数据集之类就可以，归纳主流的实验方法和指标。这样可以自己做实验的时候有一个指导
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Conclusion就不说了
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参考文献这部分，可以利用这部分探索其他值得读的文章，读了很多篇之后，就会知道哪一篇是高引文章了
Note：总的来说，书读百遍，其意自现这话是有道理的，论文不用读那么多遍，和自己课题最相近的5-6篇啃透，同领域的和经典的25-40篇理解，整个领域及跨学科的了解就够了。
精读与略读
上面说的一般是我精读文章的步骤，但是很多文章，比如对于自己课题不是强相关、没有直接帮助、不是很新的，可以略读，具体方法是省略上述3，4，5部分。
论文笔记
一定一定一定要记笔记，一篇好的论文读下来，要整理自己的思路、理解和想法，不然读了之后就会忘，一篇文章100分的营养，没有笔记可能只能吸取30分（当然我比较菜，记了笔记也不敢说能完全理解，但这绝对是一个好习惯），个人推荐电子笔记而不是直接在PDF做标注，这样能够时刻回顾、比较系统、可以构建自己的论文知识体系，并且放在博客网站上还能和别人讨论。
记笔记不宜把全文翻译下来，那样和重复造轮子没什么区别，连造轮子都算不上。不一定很多，但是要把自己的理解，读文章时的想法，遇到的难点记录下来，这样才是有帮助的。论翻译，我是比不过Google和有道，也没必要做机器的活儿。
如何加深理解
对论文中一些原理和公式理解不清，怎么都想不明白，完全正常，我读十篇论文九篇不明白的，那么怎么加深理解（弄明白）？
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PPT是个好东西
好处：PPT更多使用描述性语言，生动的例子和图片，更能深入浅出（不带公式）地描述清楚原理。并且由于是作者自己做的，原汁原味，不会跑偏。
适用：非常知名、高影响力的工作。很多工作是不会做PPT/做了也不大会公开，不好搜索
比如Fastern RCNN，直接搜索论文名称+PPT/slide就大概率可以得到了：
<img src="https://raw.githubusercontent.com/JinluZhang1126/PublicPic/master/Pic/image-20200328171319497.png" alt="image-20200328171319497" style="zoom: 60%;" />
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博客是个好东西
首推作者本人的博客，上面可能有对论文更深的解释
其次中国的CSDN，掘金，知乎，国外的reddit,medium以及github issues等，不一一列举，有更好网站的同学请补充给我
后者社区型博客好就好在足够多的用户可以进行评论、交流
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开源项目是个好东西
如果论文开源了，啥也不说，先跑通代码试试，说不定通过实验就理解了呢。有问题也可以通过github issues交流
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论文作者是个好
东西人大部分作者还是愿意分享自己的想法和成果的，毕竟都需要扩大工作的影响力，所以真不理解了/要源码/数据集，可以直接邮件，但不开源的要源码这事儿就看脸了，我是没成功过。
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脑子是个好东西
所有的方法归根到底，还是要靠自己，科研工作一定要有一个能独立思考的脑子
祝大家人人有顶会，年年有顶刊！
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