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每日頭條!CVPR再度上演抄襲大戲:IBM中稿論文被指照搬自己承辦競賽第二名的idea

來源:36kr時間:2022-06-28 14:36:44

一波未平,一波又起,CVPR 2022又被曝出論文抄襲!

這兩天,來自中國的研究團隊發現,自己去年參加ICDAR競賽的idea,竟然被IBM拿去投中了今年的CVPR。

而這件事最諷刺的一點在于,ICDAR 2021正是由IBM自己承辦的。


(資料圖)

目前,作者已經將相關舉證信息發給了CVPR的Program Chairs。

這件事的熱度還在發酵。Reddit上的討論熱度即將破千。

然而,挑戰大廠的權威,又何談容易呢。

作者自述

下面,讓我們用第一人稱,還原一下原作者的自述。感受一下原作者的憤怒和委屈。

「我叫Xianbiao Qi,在計算機視覺領域搞研究已經十多年了。我寫這篇博客是為了揭露一起明目張膽的剽竊行為。IBM蘇黎世研究院剽竊了我們的研究。」

「他們抄的不是文本內容,他們抄的是我們辛辛苦苦做出來的idea。」

Xianbiao Qi所說的論文是「PingAn-VCGroup"s Solution for ICDAR 2021 Competition on Scientific Literature Parsing Task B: Table Recognition to HTML」,于2021年6月上傳至arXiv,合作者有Jiaquan Ye, Xianbiao Qi和Yelin He等人。

此外,代碼也一并進行了開源。

論文地址:https://arxiv.org/abs/2105.01848

而抄襲團隊則是來自IBM蘇黎世研究院的Ahmed Nassar, Nikolaos Livathinos, Maksym Lysak和Peter Staar等人。

他們把最精華的點子吃干抹凈帶走,然后把文章改頭換面地發在了IEEE/CVF計算機視覺和模式識別會議論文集上。

剽過來的文章名叫「TableFormer: Table Structure Understanding with Transformers」,請大家擦亮慧眼。

論文地址:https://arxiv.org/abs/2203.01017

Xianbiao Qi表示,Nassar等人的文章把我們的整體方法,以及預處理和后期處理的部分、可視化部分、推理部分、給出的系統解決方案都抄了過去。甚至還有代碼和預訓練模型。

但是,Nassar等人沒什么別的本事,完美包裝卻熟練得很。他們的文章沒有一個字引用了Xianbiao Qi團隊的文章內容。他們以為這樣就能把查重蒙騙過去了。

通俗地講就是,研究生抄襲一般直接抄文字,而這位蘇黎世的博士后更「高級」——重寫idea。

實際上,這辦法還真行。Nassar等人的文章確實沒被判定為抄襲。最后還是其他很多專家發現了兩篇文章在idea上的雷同,轉告給了Xianbiao Qi團隊。

在Reddit上,有不少網友表示支持作者維權,同時也提醒他在舉證的時候盡量不要帶有情緒,雖然很難做到。

也有網友指出,現在列出的證據遠非決定性的:

這兩個團隊在同一個問題上,使用相同的公開數據,解決方案也有相似之處。但這并不意味著一方抄襲了另一方。

而知乎上對此的討論也非常熱烈。

簡要時間線

事情就是這么個事情,時間線還是有必要好好梳理一下的:

2021年4月7日,Xianbiao Qi團隊結束了ICDAR 2021表格識別競賽,并取得了第二名的成績。這是由澳大利亞的IBM小組舉辦的。

同年5月5日,團隊在arXiv上發表了想法的技術報告,以及預印版本。占了個坑。

兩個月之后的7月29日,團隊開源了相關代碼,甚至還在Github上公開了相關的幻燈片。

2021年9月,團隊發布了TableMASTER的預訓練模型。11月,繼續發布了tablemaster_mmocr的docker環境。

Xianbiao Qi自嘲道,「我們這個項目基本等于全裸了,該發布的全發布了。但我們發布是為了造福整個社區,不是方便你們抄襲來的。」

年底,來也技術團隊在「表格識別方法評述及來也科技的實踐」提到了這篇論文:

TableMASTER從一個非常新穎的角度來解決表格識別問題,是一次大膽的嘗試,并且效果也是十分出色。PaddleOCR也用相似的思路開源了一個十分輕量的表格識別模型,并提供了PubTabNet數據集的預訓練模型,略有不同的是paddleTable采用了RARE和GRU而不是MASTER和transformer。

時間來到2022年3月2日,TableFormer發布了。

當然,Xianbiao Qi憤怒之下沒有喪失冷靜,他列舉了九大證據,實錘抄襲。

9大證據

Our methodology, you plagiarize

Our Pre-processing, you plagiarize

Our Post-processing, you plagiarize

Our Inference speedup method,you plagiarize

Our "tricky" work, you even plagiarize

Our text line detection and text line recognition, you plagiarize

Our systematic solution, you plagiarize

Our visualization, you plagiarize

Misleading the audiences in order to not be captured for plagiarism

第一,方法論部分,抄了。

TableFormer直接抄襲了Xianbiao Qi團隊的點子,把文字部分改寫了。

而且關鍵的圖表也重新畫了一遍。但是核心思想是雷同的。

第二,預處理階段,抄了。

Nassar等人直接盜用了齊憲標團隊的序列長度最大值500,然后悄悄改成了512。其實為什么改成這個數他們自己也不清楚。

第三,后期處理部分,抄了。

Xianbiao Qi的團隊設計了三個巧妙的規則來處理后期部分。

而抄襲團隊直接根據Qi的團隊放出的開源代碼,把三個規則寫成了9條。

而這些規則和代碼是Xianbiao Qi的團隊花了好幾周的時間才完成的。

第四,推理加速方法,抄了。

在推理階段,Xianbiao Qi團隊在之前的論文中提出了一種memory-cache方法。而Nassar等人直接就用了。

Xianbiao Qi表示,「你們真懂是啥意思嗎就用?」

第五,小技巧,居然也抄了。

第六,文本行檢測和文本行識別,抄了。

Xianbiao Qi團隊訓練文本行檢測和識別的過程,Nassar等人直接抄了。

第七,系統化解決方案,抄了。

兩邊的處理過程完全一樣,不可能完全是巧合。

第八,可視化部分,抄了。

可以看到,可視化的圖標部分,Nassar等人只是換了個顏色。

第九,用各種手段誤導讀者,避免因為剽竊被抓到。

最后,作者表示這次學到的最深刻的教訓就是:「即使開源了代碼,也不要開源自己訓練好的模型。」

參考資料:

https://www.zhihu.com/question/539137931/answer/2542178330

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/vlpnuw/d_ibm_zurich_research_plagiarised_our_paper_and/

關鍵詞: 解決方案 計算機視覺 后期處理

責任編輯:FD31
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