容易，也不容易 ?（捂脸），且看NeurIPS 2020大型内卷现场。懂的点赞。。。

分方向，分领域，分目标。我自己cv领域，所以就不讨论别的了。

首先，今年我自己被拒的几篇都是semantic segmentation方向。其实我觉得在deeplabv3+以后single-modal的方法确实到了创新的瓶颈了。后面当然也有很多优秀的工作，比如gscnn这类，但感觉提升的幅度都没有太变态，我们在工程中感觉还是deeplabv3+稳定一些。我老板经常跟我说，92%和94%对他来说是一样的。

其次我倒是觉得在semantic segmentation方向做data fusion还挺有趣，是个我个人觉得不错的方向。

此外，我比较看好unsupervised learning，现在unsupervised depth prediction感觉很能吸引别人的眼球。我们最近也在沿著这个方向努力。

最后，自打今年2月换了工作单位以后，我现在的老板强烈建议（甚至可以说要求）我做GAN，说这个还有东西可以挖掘，当然也可能因为他自己是这方面专家吧。刚开始我确实觉得这个方向有点华而不实，但最近发现GAN在feature adaptation上真的有用！最近的一个项目通过GAN的feature adaptation，得到的结果精度能提升20%。所以我觉得GAN也是个不错的topic，很有趣而且一旦出结果很兴奋。

至于能不能发论文…那感觉还是要看目标是啥了，要只是刷普通sci应该也还好吧。但顶会顶刊感觉还是做一些容易提出创新点的课题容易发文吧…

个人愚见，个人愚见。

泻药

垃圾会随便发，换场景，换任务，换数据，微调模型，反正有一丝丝改变，一丝丝更好的表现就行。

顶级会议，和是不是深度学习没关系，看你水平了。

发论文有两种层次，第一种就是发论文，不管什么垃圾会议或者期刊，这种我们一般称之为灌水。实际上灌水在任何领域都是容易的，君不见，在每个领域，SCI有很多34区的水刊，EI更是鱼龙混杂，这个在所有领域都是一样的，毕竟还是有一大批学生指著这个毕业呢。

第二种就是发顶会论文，比如CCF B类以上的会议，或者SCI二区或者以上的一些期刊。这就不容易了，不是随便什么都能发的，毕竟有著专业的审稿团队，肯定不能让什么垃圾都能进来。虽然相比较之下，深度学习或者说是AI类的论文还是比较其他领域发的快，其他领域的一个实验就是几个月的周期，在AI领域则不存在，大部分实验都是一周以内的周期。

不过都从事这个行业了，也应该清楚深度学习其实也不是那么容易发论文的领域。你总是要抛出问题，解决问题，最后解决的方法还要巧妙且有理有据，这是任何行业发论文的基础。

换句话说，在其他领域发不出来论文，在深度学习领域也是够呛

有深度学习不一定能发论文，但是没有深度学习很难发论文。

容易的1b 甚至2020年了还能看到随便找个数据集 跑个原始attention 就能发

NLP领域，transformer刚打了一针鸡血，应该还能挺几年。。。不过google这些大厂动不动几百B的parameters，也有可能搞得大家最后都无路可走。。。

不是很容易了

如果不追求顶刊顶会的话，应该还是容易的。

推荐一个回答：

如何写人工智慧方面的sci？

现在计算机相关领域，尤其是人工智慧方向都比较火爆，不管是EI, 还是SCI都算比较好发的。当然了，任何学科领域的顶刊顶会都不好发。

AI安全领域，顶会太难了，CCS, NDSS，SP这些，全中国能中的也屈指可数

大的热门方向已经内卷的不行了。

想走下去只能走冷门小方向了，缺点是不好找，以及教程少，优点是挺容易出结果的。

本人博三下学期才从热门方向中换出来，在没有任何指导的情况下一年达到了毕业标准（正经干活也就几个月吧）。换方向后基本没加过班。

垃圾会议容易发。但要发顶会，竞争越来越激烈了。真是内卷的飞起。

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