剛開始讀博，方向為基於機器視覺的slam，現在很迷茫不知道正確有效的科研方法是什麼？

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博一上半學期在上課和找博士方向，研究生做的嵌入式方向，現在選定做機器視覺的slam，勵志想通過csc出國看看外面什麼樣。博一看完了英文版岡薩雷斯的那本圖像處理，對於機器視覺算是入了小門吧，現在很迷茫不知道是繼續看書還是怎麼樣，我的老闆告訴我要看從google看論文然後實現後再改進，現在不知道怎麼樣有效的看論文，求看論文的正確方法。老闆建議我去google上搜搜大牛，關鍵怎麼搜索，一個學校一個學校看么。

xdyang有個不錯的總結：圖像處理與計算機視覺：基礎，經典以及最近發展

學習SLAM需要哪些預備知識？ - 機器人
這裡也有足夠的信息開始啦。

針對SLAM，這有個不錯的總結：
OpenSLAM.org

個人覺得
第一步：就是先找關鍵詞，SLAM然後看那個citation最高的paper。
第二步：然後就是找自己想要看什麼，我覺得就看review部分就夠了，上面寫了別人都做了什麼，這種專業的總結，甚至比自己啃論文很長時間都有效果，能很快了解演算法優劣勢。
第三步：通過第二步知道自己需要找的方向的關鍵詞。然後回到第一步
如果找到自己需要的關鍵詞（SLAM太廣泛，看你想知道哪個方向）
第四步：然後看他cite了誰，誰cite了他。就有了這個領域的基本發展paper 歷史了。

水碩來答
先找slam方向的survey來看看最近這幾十年看看，特別是visual odometry(slam的前端)和SLAM的好幾篇有名的綜述性文章，看完就對這個領域有初步的印象了。
大致上分可以分為：
基於什麼感測器的，單目？雙目？RGBD？激光？
地圖稀疏程度的方式，是dense?semi-dense?sparse?還是基於激光的（不太了解激光）？
場景類型，動態還是非動態？
多粗略看看這些不同方向的論文，體會其中的不同，再決定做什麼也未遲
個人看法，slam並不僅僅是一個單純一項技術，裡面包含了例如特徵匹配，圖優化還有最重要的多視角幾何等等等等的方向，沉下心來多看論文，這裡面要看的論文就多了去了，慢慢看。
大致都看過一遍了，如果決定要用feature based（也就是sparse的方法）或者用來學習也好，好好的去啃目前為止算是最好的orb-slam2的論文和代碼吧。這過程會很痛苦，但是收穫的東西一定不會少。
個人之見，僅供參考。

沒讀過博。。不過找文獻的能力應該碩士階段培養嗎？
個人也接觸過一些做視覺SLAM的創業公司，對視覺SLAM方向比較看好。

其實我想問研究生讀完了難道不應該懂怎麼找文獻嘛…（抱歉我不懂嵌入式的學習方式(′?_?`)

你好，題主，不知道你的方向確定了嗎，我現在很奇怪是不是博導都不給方向，我們老師什麼都沒有說，現在我也沒有什麼方向，很焦慮

同行啊，先把近10年頂會頂刊上所有關於視覺SLAM的文章都下下來，然後慢慢啃吧。剛開始會很痛苦，大概半年之後就知道這個領域的研究現狀了。親測有效