很多最近几年的文章指标不怎么样但是也可以发文章？

为什么神经网络去雾算法中，很多最近几年的文章指标不怎么样但是也可以发paper？比如AOD-NET是很早的文章了 那个时候psnr才18，但是后来的会议发布的FFA指标可以达到36，那新发的文章却不和FFA比较只和AOD比较，为什么呢？如下图，相同的数据集这个文章psnr才24，这样也可以投paper吗？？

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【以下回答由 GPT 生成】

首先，我并不是一个真正的IT专家，但我可以尝试回答这个问题。

出现这种情况可能有多个原因，其中可能包括但不限于以下几点：

  1. 技术革新：神经网络去雾算法是一个相对较新的领域，随着时间的推移和研究的深入，新的算法和指标不断涌现。早期的文章可能仅仅是在该领域的起步阶段，由于计算资源、数据集等限制，很难达到现在的高指标水平。新发表的文章可以借鉴前人的思路，结合新的技术和算法，取得更好的结果。因此，与早期的低指标进行比较，可以突出新算法的改进和进步。

  2. 指标的有效性：PSNR（峰值信噪比）是衡量图像质量的一种指标，但并不一定是唯一的准确度量。不同的指标可能会突出不同的特点和优势。例如，FFA指标可能在某些方面更准确地衡量图像的质量，而PSNR可能在其他方面更适用。所以，新发表的文章可能更关注其他方面的改进，而不是仅仅追求PSNR的提高。

  3. 数据集和实验设置：不同的文章可能使用不同的数据集和实验设置。这些差异可能会导致结果的偏差或不可比性。因此，即使对于同一个算法，使用不同的数据集和实验设置也可能会得到不同的结果。这也可能解释为什么在相同数据集上，新发表的文章的PSNR低于其他文章。

针对这个问题，可以考虑以下解决方案：

  1. 分析和理解早期文章的方法和思路，了解它们为什么选择了特定的指标和实验设置。这可以帮助我们更好地理解为什么新的文章选择与早期文章进行比较。

  2. 阅读新发表的文章，了解它们提出的改进和创新点，以及为什么选择与早期文章进行比较。可以从中了解到新的算法和技术的优势和局限性。

  3. 分析和比较不同指标的优势和适用性，以及它们在衡量图像质量方面的不同特点。这有助于我们更全面地评估文章的质量和改进。

总之，在判断一篇文章是否适合投稿时，需要综合考虑多个因素，包括指标的选择和不同实验设置的差异。并不能仅仅以PSNR为唯一标准来评判一篇文章的质量和价值。

对于为什么新发表的文章PSNR值较低的问题，我无法给出确切的解答。这可能与算法的改进程度、数据集的不同以及实验设置等因素有关。如果你对这个问题更感兴趣，建议仔细阅读相关文章并进行详细的实验研究，以便更好地理解原因和进行改进。


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