ECCV Konferenz Papier Einreichungsleitfaden
Wichtige Regeln für die Einreichung von Beiträgen zur ECCV-Konferenz.
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Inhaltsverzeichnis
ECCV Papier Einreichungsrichtlinien
Einleitung
Dieser Leitfaden erklärt, wie man ein Papier für die ECCV-Konferenz einreicht. Er enthält wichtige Regeln, die Autoren befolgen müssen, um sicherzustellen, dass ihre Einreichung den erforderlichen Standards entspricht.
Erste Einreichung
Alle Papiere müssen auf Englisch verfasst werden. Das offizielle Format wird von Springer bereitgestellt, dem Verlag für ECCV. Autoren können LaTeX oder Microsoft Word verwenden, um ihre Papiere vorzubereiten. Wenn LaTeX verwendet wird, ist es wichtig, die ECCV-Vorlage genau zu befolgen, damit die Papiere korrekt formatiert sind und anonym während des Prüfprozesses bleiben.
Falls Autoren aus irgendeinem Grund kein LaTeX verwenden können, können sie auch eine Word-Vorlage nutzen, die ebenfalls von Springer zur Verfügung gestellt wird. Es ist entscheidend, dass die resultierende PDF-Datei mit dem bereitgestellten Beispiel übereinstimmt und die Einreichungsrichtlinien einhält.
Papierlänge
Autoren müssen vollständige Papiere zur Überprüfung einreichen. Die Länge des Papiers sollte der entsprechen, die sie für die endgültige Veröffentlichung anstreben. Akzeptierte Papiere haben typischerweise 14 Seiten, ohne die Literaturverzeichnisse. Es ist wichtig, dass die Autoren nicht versuchen, die Anzahl der Referenzen zu reduzieren, um innerhalb der Seitenbegrenzung zu bleiben.
Wenn ein Papier die 14-Seiten-Limit überschreitet (ohne Literaturverzeichnis), wird es ohne Überprüfung abgelehnt. Papiere müssen die Formatierungsregeln von Springer einhalten. Wesentliche Änderungen an Rändern oder Schriftarten, die das Aussehen und Gefühl des Papiers verändern, führen zur Ablehnung.
Papier-ID
Jedes Manuskript muss auf jeder Seite eine Papier-ID enthalten. Diese eindeutige Nummer wird bei der Online-Registrierung der Papereinreichung zugewiesen.
Zeilennummerierung
Alle Zeilen in der ersten Einreichung sollten nummeriert sein. Das hilft den Gutachtern, spezifische Teile des Papiers leicht zu finden. Die Zeilennummerierung wird in der finalen Version des Papiers entfernt.
Anonymität
ECCV verwendet ein Double-Blind-Review-System. Das bedeutet, dass die Gutachter nicht wissen, wer die Autoren sind, und die Autoren nicht wissen, wer die Gutachter sind. Um die Anonymität zu wahren, dürfen Autoren ihre Namen oder Links zu ihren Arbeiten in der Einreichung nicht angeben. Wenn Autoren auf ein anderes Papier von ihnen verweisen müssen, das ebenfalls eingereicht wird, müssen sie dies so tun, dass sie sich nicht identifizieren.
Autoren sollten erklären, wie ihre aktuelle Arbeit sich von anderen Einreichungen unterscheidet, ohne "mein" oder "unser" zu verwenden. Es ist bevorzugt, in der dritten Person zu referenzieren, um die Identitäten der Autoren zu verbergen.
Formatierungsrichtlinien
Überschriften müssen bestimmten Regeln folgen. Nur die ersten zwei Ebenen von Überschriften sollten nummeriert werden. Der Titel sollte zentriert und fett sein, während die ersten und zweiten Ebene Links ausgerichtet sein sollten. Schriftgrössen sind ebenfalls für jeden Überschriftstyp festgelegt.
Tabellenüberschriften sollten immer über den Tabellen stehen, während Abbildungsüberschriften unter den Abbildungen stehen sollten. Tabellen und Abbildungen sollten klar beschriftet und in der Reihenfolge nummeriert sein, in der sie erscheinen.
Abbildungen
Alle Illustrationen und Abbildungen müssen klar und gut lesbar sein. Wo immer möglich, sollten Vektorgrafiken verwendet werden. Bilder sollten eine Mindestauflösung von 800 dpi haben, und der Text innerhalb der Abbildungen sollte lesbar sein.
Abbildungen und Tabellen sollten im Text zitiert werden, und es sollte eine ordnungsgemässe Querverweisung erfolgen, um die Leser zu diesen Elementen zu führen. Überschriften sollten nicht mit einem Punkt enden, es sei denn, sie bilden einen vollständigen Satz.
Gleichungen
Alle angezeigten Formeln oder Gleichungen sollten zentriert und auf ihrer eigenen Zeile sein. Jede Gleichung sollte für eine einfache Referenz nummeriert werden. Die Nummerierung sollte durchgehend im gesamten Papier erfolgen, ohne Abschnittsnummern einzuschliessen.
Referenzen
Alle Referenzen müssen gemäss spezifischer Richtlinien formatiert sein. Autoren sollten sicherstellen, dass jede im Text zitierte Referenz im Literaturverzeichnis erscheint und umgekehrt. Es wird empfohlen, digitale Objektidentifikatoren (DOIs) für veröffentlichte Arbeiten einzufügen.
Beim Zitieren von Arbeiten mit mehreren Autoren ist es gängige Praxis, "et al." nach dem Namen des ersten Autors für Papiere mit drei oder mehr Autoren zu verwenden.
Fazit
Diese Richtlinien zu befolgen, ist entscheidend für einen reibungslosen Einreichungsprozess. Autoren sollten ihre Arbeit sorgfältig überprüfen und sicherstellen, dass alles korrekt formatiert ist, bevor sie ihre Papiere einreichen. Das hilft, Ablehnungen zu vermeiden und die Chancen auf eine Annahme zur Konferenz zu erhöhen.
Titel: ZNorm: Z-Score Gradient Normalization Accelerating Skip-Connected Network Training without Architectural Modification
Zusammenfassung: The rapid advancements in deep learning necessitate better training methods for deep neural networks (DNNs). As models grow in complexity, vanishing and exploding gradients impede performance, particularly in skip-connected architectures like Deep Residual Networks. We propose Z-Score Normalization for Gradient Descent (ZNorm), an innovative technique that adjusts only the gradients without modifying the network architecture to accelerate training and improve model performance. ZNorm normalizes the overall gradients, providing consistent gradient scaling across layers, effectively reducing the risks of vanishing and exploding gradients and achieving superior performance. Extensive experiments on CIFAR-10 and medical datasets confirm that ZNorm consistently outperforms existing methods under the same experimental settings. In medical imaging applications, ZNorm significantly enhances tumor prediction and segmentation accuracy, underscoring its practical utility. These findings highlight ZNorm's potential as a robust and versatile tool for enhancing the training and effectiveness of deep neural networks, especially in skip-connected architectures, across various applications.
Autoren: Juyoung Yun
Letzte Aktualisierung: 2024-12-08 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2408.01215
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.01215
Lizenz: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
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