进入正文之前，先说个最近的经历。
最近几年CVPR/ICCV的paper submission数量都在快速增长，对reviewer的需求也是很大，虽然我已经很多年没发过CVPR了，但也基本每年都可以收到邀请帮vision的会议review paper，能为vision研究社区做一点贡献也是很开心的。
今天的起因就是一个我审了四次，拒了四次的论文，我记得应该是投了一个ICCV，拒了，然后他们又投了一次CVPR，又拒了，又投了ECCV，又拒了，现在又被CVPR拒了。
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论文本身挺有意思，但是的确有着一些缺陷。从读者的的角度，这四次的论文长得是一模一样，前三次加起来有十几个reviewer写出的建议，作者没有进行丝毫的改进或者改写。原封不动，每次把latex的会议模版换了一下，就接着投。我每次的review都得绞尽脑汁想新花样，仔细读他们新的submission，生怕自己错过细节上的改动，然鹅并没有。
于是我就在想，当paper被拒的时候该干嘛？
各大计算机里的顶会都是20%-25%左右的acceptance rate，graphics的SIGGRAPH，HCI的CHI/UIST，vision的CVPR/ICCV/ECCV等等。那对于这80%左右的被拒的论文，总得有继续的途经吧。今天我就想讨论一下论文被拒了之后可以做些什么？
自我审视论文是否达标
这个步骤其实应该在交论文以前就做，如果觉得不达标，当初其实就不该投出去，应该等得更加完整，更加ready再投。可是多数是有由于各种各样的原因，当时也都投了出去，然后被拒了，此时是一个绝佳的时机再次考虑自己的论文是否达标。这包括了：是否达了自己的标？是否达了这个会议的标？是否达了这些reviewer的标？
是否达了自己的标？
不同领域，不同阶段的研究院/博士生，对于自己论文的质量要求是差别的。比较年轻的学生可能还没有形成比较成熟的研究观念，所以很多时候靠导师给予指引。随着自己资历越来越深，读的论文越来越多，写的论文越来越多，逐渐的会形成自己的一个判断标准。
这个标准可能比会议的标准要高，也可能更低。这两种情况都有各自的优缺点。如果自己是高标准严要求的话，每篇投出去的论文都已经远远的超出了会议的基本要求，哪怕第一次碰见比较刁钻的reviewer，无须做太多更改，重新再投几次也可以了；缺点就是在第一次投出去之前，需要做很多工作来保证质量了；优点就是做的这些高质量的东西完全可以有自己主导。
第二种就是自己的标准稍微低一点，毕竟会议审稿的过程是有随机因素的，只要想法不错，做的实验可能没有120分，只有80-90分，也是十分有机会被接受的；好处就是可以很快的拿到reviewer的feedback，不用在一个项目里做很久的时间；缺点就是万一被拒了，一般要做的更改会比较多，而且会有很多reviewer的意见不得不考虑，它们会提出很多各式各样的建议，所以自主性相对就没有那么高。
无论自己的标准高还是低，都应该保证重新交的版本满足自己的标准，能够问心无愧。
是否达了这个会议的标？
接着上面的主观自己的标准，第二个便是较为客观的会议的标准。像一般CS里的会议，我觉得会议标准其实是比较明确的。因为每年中的论文多，基本有个pattern，有规律可循。比如最近的Deep Paper Gestalt 居然可以自动拒论文， 只有0.4%的错杀率。
可能在不久的将来，就像是autocorrect一样，会有一个自动工具，给作者实时的提示说当前论文是否已达到某种基本标准。
在美好的未来到来之前，我们现在也有一些标准可以作为参考。论文是否够充实（长度，贡献，实验，应用），论文的写作是否达标（基本语法，写作水平），研究的成果是否写成了一个好故事（立意，方向）。可能这个也是需要慢慢积累的一个过程，刚开始很难一下子判断出各项是否达标，但随着做的项目逐渐变多，自己的见识越广，这些会议的客观标准也会慢慢清晰。
是否达了这些reviewer的标？
会议的标准是客观的，reviewer的要求确实相当主观的。审稿人们，每人的背景和要求不同，因此也会对以上会议的那些要求有着不同程度的意见。
比如说有的审稿人特别喜欢实验做的特别全面的，每个参数都得好好解释，好好测试，再总结好为什么要选某个值。有的呢，就特别喜欢看论文的idea好不好，要是大方向觉得靠谱的话，一些细节也就不太在意。还有的审稿人呢，就特别看重写作，一篇行云流水的论文也能够帮助读者理解和欣赏作者的意图。
不同的reviewer会有很不一样的要求。这也就构成了论文审稿环节里最不可预知的一步。
如何改进论文
我觉得要是没达到自己的标或者没达到会议的标，那就基本也没啥好说的，接着做就好了。接下来主要讨论上述第三种情况。
（显性）缺乏实验/分析/例子。
这个是graphics/HCI/vision里的比较常见的意见。
你怎么知道你提出的算法足够robust，你现在论文里只秀了两个例子
你论文里的例子都不够有挑战性，太简单了
你怎么知道你选的参数就是好的，你没有解释怎么选择的这些参数
这种最直接的改进方法就是像reviewer说的，多做例子，多跑实验，多做各种理论分析。可是很多时候我觉得对于这些concern，也有部分原因是文章的写作不够完美。
（隐性）立意/写法/故事
很多时候审稿人不会直接说，你文章立意不好，你写的不好；很多时候它们会说前面“例子不够”这种类似的问题。
而我的一个体会是，我既然觉得例子够了（因为已经达了会议的标），为什么这个审稿人觉得这么不够呢？这就是没写好了。文章立意十分重要。
一个例子就是我的做声音3D打印的一篇论文，本来想写的故事是专门做乐器仿真的，后来我们感觉reviewer会认为我们声音的音色不如专业乐器的好（毕竟3D打印的是塑料的），所以我们决定改变我们的故事写法，说我们做的是声音的过滤器，有很多应用，其中一个是做定制乐器，还有其他的一些应用。这样的话，审稿人可能就不会强烈觉得我们的音色不够好了，因为我们表达的主要方向不再是乐器。
写法立意也是很需要时间磨练的，有的人比较有天分。以后写的越多，也就越能体会到怎么把同样的事情讲得更清楚，把优势讲明白，不要让一些不相关的细节把文章弄的晦涩。
选择合适的会议重投
把上面显性隐性的改进都做好了，就该重新投论文了。
一样级别的会议。 好处是对自己有更好的锻炼，毕竟是顶会；坏处是得花更多时间，没有办法很快的move on到自己的下一个项目。
稍微次级的会议。 缺点是不是顶会；优点是可能不需花很多时间，不用把所有review的每个意见都修改好，可能只用改比较重要的那些，这样的话，可以比较快的做下一个项目。还有一个因素就是这些会议一般都会设置在顶会的后面，所以时间安排比较合适，而一般的顶会至少得等半年，有的情况还得等一年。所以时间上也是一个优势。
这个会议的选择很多时候也都是和导师的习惯息息相关。有的导师会只投顶会；有的导师会希望学生不要停留在一个项目太久，所以会支持学生赶紧收尾然后move on。这两种都各有利弊，看个人喜好还有和导师沟通的结果了。
我现在有四篇论文是经历过resubmission的（本科还有一篇被拒了三次然后我们就放弃了，再无见天日的机会了）。
Motion-Aware KNN Laplacian for Video Matting – 本科时投的第一篇一作，本来投的CVPR 2013，被拒了，主要的不足是各种实验没做够，reviewer有几个建议。主要都是要求加多几个实验，我把该做的实验都做了，补加了一大半个section。再投ICCV 2013，这次review比较积极，中了。
Interactive Acoustic Transfer Approximation for Modal Sound – 博士期间第一篇论文，最初投的是SIGGRAPH 2014，之间各种周折，最终在SIGGRAPH 2016 present了。这期间几次submission中，reviewer的意见就是例子不够多–>用处不大，这个算是属于我说的隐性的改进。我们也是既多准备了例子，也几次改进了写法，各种曲折最终中了。
AirCode: Unobtrusive Physical Tags for Digital Fabrication – 这篇论文当时做完我就觉得挺满意的，虽然问题也很明显 – 就是没有足够多的technical的部分，想法不错，但是没有很多优化或者其他的technical的。结果SIGGRAPH回来的review也是正如我们所担心的，我们重写了大部分的论文，加了一点点实验，重投UIST ，当时也觉得应该挺对口这个会议的，结果还阴差阳错的拿了best paper。
Audible Panorama: Automatic Spatial Audio Generation for Panorama Imagery – 投SIGGRAPH 18没中，那时候是没有过我自己的标准，也没有过SIGGRAPH的标准，主要就是合作者们想拿些review feedback决定往下怎么做，但其实最终拿到的review没有很大的帮助，因为我们做的还太不足，没法好好给评价。我们于是就按照自己的想法接着做，把算法完善，实验做多，user study也做了，分析的也比较透彻，重投CHI，中了。
SIGGRAPH的review又快要出了，希望能够顺利。