컴퓨터비젼 분야 연구 트렌드 질문

안녕하세요 lightweight robot에서 vision 정보를 바탕으로 제어 쪽 연구를 하고있는 SPK 박사과정입니다.

이런 연구를 한다고는 했지만 사실 저희 연구실은 제어 쪽에 집중해서 연구를 진행을 하고 있는데요, 그러다보니 vision 알고리즘은 저명한 baseline들을 단순 포팅해서 사용하는 것이 일반적입니다(ResNet 혹은 심지어 단순 CNN 류).

그러다보니 평소에 비젼쪽으로 깊은 연구나 고민은 하지 않고 최신 유명 학회 (NIPS, CVPR 등)에 대한 follow up 정도만 하다가 어느덧 연차가 쌓여가다보니 full structure design에 관심이 생겼고 최근에 각잡고 읽어보다가 점점 드는 생각이,

연구의 트렌드가 깊은 theoretical contributions을 찾는 것 보다는 네트워크 구조/파라미터 등 튜닝을 정말 많이 (대학 소규모 연구실이 감당할 수 없을 만큼) 진행하고 그 중에 (벤치마크) 성능이 가장 잘 나오는 것이 결국 페이퍼가 되는 것이 아닌가 하는 생각이 들었습니다.

물론 제가 많이 부족하기에 그렇게 느낄 수 있지만 저희 연구실 동료들과도 비슷한 얘기를 했는데요. 사실 저희가 제어쪽이여서 무조건 이론 이론만 해왔다보니 그럴 수도 있을 듯 합니다만 이 포인트를 정확히 catch해야 연구를 깊게 할 수 있을 것 같습니다.

비젼 전공하신 분들의 시각은 분명히 다르고 제가 놓치고 있는 부분이 분명히 있을 것 같은데 이 부분에 대한 조언을 주변에서 얻기가 어려워 이렇게 여쭤보고자 글을 올립니다. 도움 주시면 감사하겠습니다~~!