论文中baseline是什么意思？

问题1：benchmark和baseline的区别？

在计算机视觉论文中benchmark和baseline的区别

问题2：经常在论文中看见baseline但是不明白里面是在写的什么？

其实就是你所做方法的基准模型，大家都是在这个模型的基础上进行改进，baseline在论文中就是对比效果用的。你用了什么什么方法之后效果比baseline好了多少，说明你的方法有用

问题3：什么样的paper叫baseline paper ？

baseline paper 意为研究过程中发表的文章。还没有完成整个研究，还没有形成完整的结论报告

问题四：在查找中看到知乎上的一个问题：深度学习论文中的baseline方法如何调参？

你提出了一个新的模型。在这时候要权衡你的输入维度规模和模型参数量，baseline模型要选多个经典的，尽可能少修改核心结构。你可以选resnet，densenet，可以修改一下层数和block数。训练策略方面要一致。例如：你说你的模型比resnet好，结果baseline却把resnet的核心结构改的面目全非，别人都不认可你这个baseline叫resnet，那自然是不行的。其实，如果你的数据集是私人的，之前没有人用他发表过论文，这baseline完全就是自己选，你就把解决你这个问题的最简单的，最朴素的，最容易理解的，没有其他什么trick的，谁都可以想到的方法来做baseline。例如，我这是一个图像分类的任务，我直接上resnet18训练。数据集可能不同，但任务的类型很有可能是相同的，找一找点相同任务类型的别的方法。例如图像分类，pix2pix等。