先写两个最近火热我比较看好的方向Transformer和Self-Supervised，我这里举的例子倾向于计算机视觉方向。最后再补充Zero-Shot和多模态两个方向。
1.Transformer
自从去年DETR和ViT出来之后，计算机视觉领域掀起了Transformer狂潮。目前可以做的主要有两个路径，一个是魔改DETR和ViT，另一个是不同task迁移算法。
魔改DETR和ViT的方法，无非是引入local和hierarchical，或者魔改算子。
不同task迁移算法主要是探究如何针对不同的task做适配设计。
其中魔改DETR的可以参考以下工作：
[Deformable DETR] [TSP-FCOS/TSP-RCNN] [UP-DETR] [SMCA] [Meta-DETR] [DA-DETR]
其中魔改ViT的可以参考以下工作：
魔改算子：
[LambdaResNets] [DeiT] [VTs] [So-ViT] [LeViT] [CrossViT] [DeepViT] [TNT] [T2T-ViT]
[BoTNet] [Visformer]
引入local或者hierarchical：
[PVT] [FPT] [PiT] [LocalViT] [SwinT] [MViT] [Twins]
Swin Transformer对CNN的降维打击
引入卷积:
[CPVT] [CvT] [ConViT] [CeiT] [CoaT] [ConTNet]
不同task迁移算法的可以参考以下工作：
ViT+Seg [SETR] [TransUNet] [DPT] [U-Transformer]
ViT+Det [ViT-FRCNN] [ACT]
ViT+SOT [TransT] [TMT]
ViT+MOT [TransTrack] [TrackFormer] [TransCenter]
ViT+Video [STTN] [VisTR] [VidTr] [ViViT] [TimeSformer] [VTN]
ViT+GAN [TransGAN] [AOT-GAN] [GANsformer]
ViT+3D [Group-Free] [Pointformer] [PCT] [PointTransformer] [DTNet] [MLMSPT]
以上几个task是重灾区（重灾区的意思是听我一句劝，你把握不住）
ViT+Multimodal [Fast and Slow] [VATT]
ViT+Pose [TransPose] [TFPose]
ViT+SR [TTSR]
ViT+Crowd [TransCrowd]
ViT+NAS [BossNAS]
ViT+ReID [TransReID]
ViT+Face [FaceT]
想一想算子怎么魔改，或者还有什么task没有做的。
2.Self-Supervised
Self-Supervised自从何恺明做出MoCo以来再度火热，目前仍然是最为火热的方向之一。目前可以做的主要有三个路径，一个是探索退化解的充要条件，一个是Self-Supervised+Transformer探索上限，还有一个是探索非对比学习的方法。
探索退化解的充要条件主要是探索无negative pair的时候，避免退化解的最优方案是什么。
[SimCLR] [BYOL] [SwAV] [SimSiam] [Twins]
Self-Supervised: 如何避免退化解
Self-Supervised+Transformer是MoCov3首次提出的，NLP领域强大的预训练模型(BERT和GPT-3)都是Transformer架构的，CV可以尝试去复制NLP的路径，探究Self-Supervised+Transformer的上限。
[MoCov1] [MoCov2] [MoCov3] [SiT]
MoCo三部曲
探索非对比学习的方法就是要设计合适的proxy task。
基于上下文 [Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction] [Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations] [Self-supervised Label Augmentation via Input Transformations]
基于时序 [Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Video] [Unsupervised Learning of Visual Representations using Videos]
刚写了基于时序，何恺明和Ross Girshick就搞了个时序的
A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning
何恺明+Ross Girshick：深入探究无监督时空表征学习
3. Zero-Shot
最近因为CLIP的出现，Zero-Shot可能会引起一波热潮，ViLD将CLIP成功应用于目标检测领域，相信未来会有越来越多的基于CLIP的Zero-Shot方法。
ViLD：超越Supervised的Zero-Shot检测器
4. 多模态
最近的ViLT结合了BERT和ViT来做多模态，并且通过增加标志位来巧妙的区分不同模态，感觉是一个非常好的做多模态的思路，相信未来会有更强大的多模态出现。
ViLT：最简单的多模态Transformer
至于最近火热的MLP架构，极其不推荐，很沙雕。
最后，适当灌水，有能力还是建议做有影响力的工作。
整理不易，点赞三连↓
