楼主: kevroven123
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CS PHD 选择UIUC和UToronto?

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sunnyleox 2021-1-4 03:50:36 | 只看该作者
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觉得可以发邮件给两个profs现在的学生问问?不过问还在实验室的学生会说大实话和会对别人说现在老板不好?
给现在的学生问不是一个非常好的idea。优先选择已经毕业的和同校“隔壁组”的打听一下。如果是AP没有已经毕业的学生,那就选高年级的学生问。如果泛泛回答不错挺好,那也许需要再琢磨一下了,真心夸别人应该是能看出来的。建议你询问一下“一周几次meeting,需不需要每天sync,下班时间需不需要on call”(是一个push不push的委婉问法了)

关于funding,两个学院规定PHD肯定都是全奖,交完学费扣完税到手基本一样,差不了多少(两家学校总共差$2000USD 一年)
奖学金的问题就不用担心了,大致都属于“不会太舒适,但也不能饿死PHD吧”.1point3acres

关于地点,UIUC毕业有opt, UToronto就没有。地点有没有影响PHD期间找FAANG实习?以后找FAANG的工作如何呢,签证问题大吗?
如果是明确想业界就业的话还是建议来美。Covid期间(也不知道啥时候能结束)境外来实习/工作是很难的,正常时期的话不太受影响。如果在UIUC,除了你老板还有丰富的校友资源,毕竟绝大多数的CS PHD终究都去了业界。另外可以查查教授的学生有没有机会实习/毕业都去了哪里(linkedin)。也可以问问这两个老师对PHD出去实习是什么态度(起码得不反感,有资源的老师可能会提起可以内推)
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 楼主| kevroven123 2021-1-4 03:50:57 来自APP | 只看该作者
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N0e1 发表于 2021-01-03 11:37:42
CON~。这两个学校都不错,感觉去哪都不会亏的。。

盲猜UIUC的老师是Derek Hoiem?  UofT没猜出来是哪个老师2333方便的话求私信
谢谢层主的 input,其实觉得最重要的还是选对了研究方向。以后PhD的路才priming。我具体也不知道video motion和self driving perception 跨度有多大,如果video motion不是用于self driving,是用于什么?

其实总体来说我比较看好self driving的这个industry,觉得比起AR/VR大十分多。waymo已经可以在phoenix不使用safety driver,现在就是要把HD map的成本降下来然后scale到大城市和降低维护HD map成本。这个成本是一定会降下来(5-10年绰绰有余把成本压得很低),一旦scale到 San Francisco 等大城市,是一个trillion dollar的industry。。相比之下,AR/VR的市场价值小很多。层主认为呢?
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 楼主| kevroven123 2021-1-4 04:44:08 来自APP | 只看该作者
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sunnyleox 发表于 2021-01-03 11:50:36
觉得可以发邮件给两个profs现在的学生问问?不过问还在实验室的学生会说大实话和会对别人说现在老板不好?-baidu 1point3acres
给现在的学生问不是一个非常好的idea。优先选择已经毕业的和同校“隔壁组”的打听一下。如果是
感谢层主的分析。opt确实是一个要考虑的重要问题,没有opt以后工作很麻烦。。。是的,一定要email问professors对学生在外面企业找实习的态度。这也可以看出professor对student科研的态度。
-baidu 1point3acres. check 1point3acres for more.
关于研究方向,3D reconstruction和3D video motion 比较应该如何选择?目前理解是3D reconstruction 用于AR/VRheadset,3D video motion用于self driving。其实总体来说self driving的这个industry更priming,觉得比起AR/VR大十分多,对吗?waymo已经可以在phoenix不使用safety driver,现在就是要把HD map的成本降下来然后scale到大城市和降低维护HD map成本。这个成本是一定会降下来(5-10年绰绰有余把成本压得很低),一旦scale到 San Francisco 等大城市,是一个trillion dollar的industry,会有很多公司有大工作和创业机会。。相比之下,AR/VR的市场价值小很多。层主认为呢?
. 1point3acres.com
求层主指点。。。。
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kevroven123 发表于 2021-01-03 10:32:38
谢谢层主指导。。。。这两个方向如何选择呢?选择AR/VR还是self driving perception? PHD的话应该不可能做2D的(觉得2D的已经被研究很透彻了)。而已PHD方向一旦入坑了想转
我觉得这两个方向要求的学术背景比较类似,不一定需要在博士期间选择。我博士期间做比较多3D vision,毕业后在做自动驾驶research。
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 楼主| kevroven123 2021-1-4 05:04:42 | 只看该作者
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N0e1 发表于 2021-1-4 03:37
CON~。这两个学校都不错,感觉去哪都不会亏的。。

盲猜UIUC的老师是Derek Hoiem?  UofT没猜出来是哪个老 ...

Thanks a lot 层主的 input,其实觉得最重要的还是选对了研究方向, 以后PhD的路才priming。我具体也不知道video motion和self driving perception 跨度有多大,如果video motion不是用于self driving,是用于什么?

其实总体来说我比较看好self driving的这个industry,觉得比起AR/VR大十分多。waymo已经可以在phoenix不使用safety driver,现在就是要把HD map的成本降下来然后scale到大城市和降低维护HD map成本。这个成本是一定会降下来(5-10年绰绰有余把成本压得很低),一旦scale到 San Francisco 等大城市,是一个trillion dollar的industry。。相比之下,AR/VR的市场价值小很多。层主认为呢?
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 楼主| kevroven123 2021-1-4 05:06:29 | 只看该作者
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maxjiang93 发表于 2021-1-4 04:49
我觉得这两个方向要求的学术背景比较类似,不一定需要在博士期间选择。我博士期间做比较多3D vision,毕业 ...
.--
想追问一下3D vision不是和self driving很符合?是perception里面最关键一步之一?所以博士研究和工作方向很符合?
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perryszw 2021-1-4 05:32:11 | 只看该作者
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N0e1 发表于 2021-1-4 03:37. Waral dи,
CON~。这两个学校都不错,感觉去哪都不会亏的。。

盲猜UIUC的老师是Derek Hoiem?  UofT没猜出来是哪个老 ...

能否告知一下implicit function那系列文章的代表作?想去了解一下。谢谢
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N0e1 2021-1-4 05:45:23 | 只看该作者
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本帖最后由 N0e1 于 2021-1-4 05:55 编辑
kevroven123 发表于 2021-1-4 03:50
谢谢层主的 input,其实觉得最重要的还是选对了研究方向。以后PhD的路才priming。我具体也不知道video mot ...

. check 1point3acres for more.额,主要你透露的信息太少啦,之前知道的只有 video motion + prediction, 3D gesture/pose estimation 这几个关键词,所以一时我也搞不清楚这个具体是在什么场景下的~。
LiDAR+RGB video(或者车载video)那肯定就是自动驾驶的场景啦。但实际上也有很多老师做一些vision在工业上的应用(偏robotics),这些应用当然也需要motion的信息; 还有很多老师在做从everyday video里重建人体、物品的,涉及到的keyword都比较接近(motin、pose、prediction)。所以只凭之前出现的keyword,可能我作为一个读者,不知道具体是哪个lab的话,不太好判断老师具体的方向是什么。。

3d reconstruction其实最主要的是提供一个低成本的物品/场景建模。虽然目前来看应用在VR/AR比较多,但大部分基于建模的任务(和图形学的一些交叉、模拟训练环境、robotics和真实环境交互)都可以从研究中获益。 并且做这个方向的老师一般也都会涉及一些robotics,或者和图形学交叉(neural rendering)之类的工作,这个topic在应用上的横向跨度是很大的。

市场的话大家公认self-driving十几年内会形成一个比较庞大的怪物市场是没错23333但其实现在PhD入学等毕业入场的话就基本大家都是做研究给老板打打工。  AR/VR的市场价值虽然可能没自动驾驶高,但不打算创业的话,比较头部的PhD毕业肯定也不用担心找工作的事情啦。。. 1point 3 acres

现在VR/AR市场较小的主要原因我觉得还是移动设备算力+交互设备精度在成本的限制下共同导致的。日后交互技术有革新的话,市场也不会太小的。(至少我觉得,这几个方向市场都是足够养活每年PhD毕业生的,就是看lz创业之类的野心有多大啦。。)
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N0e1 2021-1-4 05:50:29 | 只看该作者
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本帖最后由 N0e1 于 2021-1-4 05:57 编辑
perryszw 发表于 2021-1-4 05:32
. .и能否告知一下implicit function那系列文章的代表作?想去了解一下。谢谢

偏3D reconstruction的话,我个人感觉主要是从DeepSDF开始又火了一波。
偏view sythetics的话,我个人感觉是从NeRF开始,带了很多人又开始做这个问题的各种拓展场景下的应用(以及提高精度)。
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这两篇在近1年感觉都发展出了很多后续的方法和应用,相互借鉴和交叉也都特别多,感觉可以顺着survey下去。。(不过应该基本大家都知道这两篇啦。。)


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perryszw 2021-1-4 06:04:32 | 只看该作者
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N0e1 发表于 2021-1-4 05:50. 1point 3acres
偏3D reconstruction的话,我个人感觉主要是从DeepSDF开始又火了一波。
偏view sythetics的话,我个人感 ...

谢谢。再问一个外行的问题:我知道SDF一般是对单个物体而言的。deep SDF怎么说自己能描述an entire class of shapes?他的input是什么呀?

不好意思,不太懂这方面的知识, paper看不懂也找不到trailer可以看
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