第一章：会议 conferences
一般来说，学术会议会设置很多chairs，各种chairs职责不同。General chairs是负责组织会议的准备和进行的，program chairs负责接收paper并确定paper的领域。各个领域会有area chairs，负责将每篇paper分发给不同的reviewer。Reviewer不属于会议的领导层。会议的审稿分为双盲，单盲和全透明。双盲就是审稿人不知道审的是谁的，作者也不知道自己的paper由谁审。单盲就是审稿人知道在审谁的paper，作者却不知道自己的paper被谁审。全透明就是双方都知道。视觉界三大会议CVPR，ICCV，ECCV都是双盲的。很多大牛导师不喜欢双盲，因为自己的牛文可能被一个小弱reviewer给拒了。如果不是双盲审稿，reviewer基本不会去拒大牛的paper。这就是跟牛导师的一大好处。
会议没有影响因子一说，但是也有很多评价会议好坏的指标，比如H-index，这个后面再讲。还有一个就是接受率acceptance rates。好的会议接受率一般会比较低。一般会议在提交截止日期三个月之后会告诉你是否接受你的论文。中国学生投会议一般都要优先考虑会议地点，因为中国护照和签证问题是个致命伤。开完了会，你的paper会以会议的proceeding的形式成为出版物。但是如果你的paper被会议接受了，但是你没去开会，不仅你的paper不会被proceeding收录，而且还可能被加入黑名单。“投了会议却不去开会是严重的学术不端行为。”——引自我老板
第二章：期刊 journals
视觉，图像和模式领域一般都不讨论影响因子IF这个概念，因为实在是太特么低了，顶级的TPAMI也才在4到6之间波动，而生物、化学相关的专业随便一个期刊的IF都是十几二十几。H-index是个不错的指标，而且可以和会议一起进行比较。
期刊的审稿一般都不是双盲的，审稿人都会知道自己审的是谁的稿，有时还会主动和你联系。因此，那些比较有名的实验室发期刊一般比较容易，但是那些新的实验室或者小的实验室就很难发了，这也造成了一定程度上的不公平。
期刊的审稿是非常非常慢的，而且步骤多，很麻烦。提交之后，先有工作人员给你审格式，格式不对直接退回，格式对了才能送往reviewer手中。以TPAMI为例，第一轮review一般在3个月到半年之间，结果有五种：直接接受，接受但需要小改，接受但需要大改，重新提交，拒绝接受。第二轮review一般2到4个月，结果有三种：接受，接受但需要小改，拒绝接受。
第三章：H-Index
H-index是一个混合量化指标，可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H-index就是N。同样，H-index也可以用来衡量会议和期刊的影响力。一个会议和期刊的H-index可以在微软的学术搜索中找到：http://academic.research.microsoft.com/
在我们领域，只有一个期刊的H-index是超过200的，那就是TPAMI，也有人简写为PAMI。很多流芳千古的论文都出自TPAMI。博士期间要是发过一篇TPAMI，那绝对是大神级别的。当然，TPAMI也是我的目标，但是实现起来还是有点难的。
此外，有很多H-index在100以上的会议和期刊，像IJCV，ICCV，ECCV，CVPR，NIPS，AAAI等。博士期间能够发一两篇，就算是大牛了。
H-index在50以上，也算是优质的期刊和会议了，但是收录的文章质量参差不齐。比如我老板为editor的CVIU，H-index为89，不算太高，里面估计也有不少灌水的论文，但是有很多著名的文章都是从CVIU出来的，比如SURF特征，Active Shape Models，和大量的survey文章。
H-index在20到50之间的，就是水分比较大的了。一帮教授在一起，想自己过过当chairs的瘾，就自己组一个会议，邀请同行来投稿。这个档次的期刊和会议关注度不是那么高，但也不能说它们差。博士前几年把自己的论文投过去，不仅可以作为starter，还可以去会议认识人，出去走一走，非常不错的。
H-index在20以下的，那就很水了，一般都是一些刚刚组建实验室的导师，为了积累自己的publication history，便鼓励自己的学生去发表，等到积累了一定的数量，再去冲刺高级别的会议和期刊。人都是有渐进过程的，所以不要鄙视灌水的人，别人这么做都有自己的原因。但如果你导师是大牛，你还拿个大作业级别的东西去灌这种期刊或者会议，那肯定要被人鄙视的。当然，如果会议地点在夏威夷之类的地方，那又另当别论了。
最后，推荐我学长做的一个网站：http://www.thecomputervision.com/
更新：该网站已与视觉界第一大网站Computer Vision Central合并！http://cvisioncentral.com/
顺便给出我搜集的一些期刊和会议的H-index供大家比较：
期刊 Journals:
-TPAMI: 242
-IEEE Transactions on Image Processing: 153
-IJCV: 152
-IEEE Transactions on Medical Imaging: 129
-Pattern Recognition: 112
=============================================
-JMLR: 90
-CVIU: 89
-Image and Vision Computing: 80
-MIA: 58
=============================================
-JMIV: 45
-IJPRAI: 39
-Machine Vision and Applications: 38
-PAA: 29
-International Journal of Image and Graphics: 16
-Journal of Real-time Image Processing: 10
-PRIA: 7
-Signal, Image and Video Processing: 7
会议 Conferences:
-CVPR: 153
-SIGGRAPH: 182
-NIPS: 133
-AAAI: 132
-ICCV: 126
-ICML: 126
-ECCV: 105
=============================================
-ICASSP: 98
-ICIP: 74
-ICPR: 69
-BMVC: 51
=============================================
-MICCAI: 47
-IPMI: 39
-WACV: 34
-ACCV: 30
-MMBIA: 23
-ISBI: 21
-ICIAR: 12
-ICISP: 5
顺带给出别的领域的一些期刊会议的H-index：
-Nature: 615
-ICRA: 108
-ICINCO: 10
-ICARCV: 8
一般来说，学术会议会设置很多chairs，各种chairs职责不同。General chairs是负责组织会议的准备和进行的，program chairs负责接收paper并确定paper的领域。各个领域会有area chairs，负责将每篇paper分发给不同的reviewer。Reviewer不属于会议的领导层。会议的审稿分为双盲，单盲和全透明。双盲就是审稿人不知道审的是谁的，作者也不知道自己的paper由谁审。单盲就是审稿人知道在审谁的paper，作者却不知道自己的paper被谁审。全透明就是双方都知道。视觉界三大会议CVPR，ICCV，ECCV都是双盲的。很多大牛导师不喜欢双盲，因为自己的牛文可能被一个小弱reviewer给拒了。如果不是双盲审稿，reviewer基本不会去拒大牛的paper。这就是跟牛导师的一大好处。
会议没有影响因子一说，但是也有很多评价会议好坏的指标，比如H-index，这个后面再讲。还有一个就是接受率acceptance rates。好的会议接受率一般会比较低。一般会议在提交截止日期三个月之后会告诉你是否接受你的论文。中国学生投会议一般都要优先考虑会议地点，因为中国护照和签证问题是个致命伤。开完了会，你的paper会以会议的proceeding的形式成为出版物。但是如果你的paper被会议接受了，但是你没去开会，不仅你的paper不会被proceeding收录，而且还可能被加入黑名单。“投了会议却不去开会是严重的学术不端行为。”——引自我老板
第二章：期刊 journals
视觉，图像和模式领域一般都不讨论影响因子IF这个概念，因为实在是太特么低了，顶级的TPAMI也才在4到6之间波动，而生物、化学相关的专业随便一个期刊的IF都是十几二十几。H-index是个不错的指标，而且可以和会议一起进行比较。
期刊的审稿一般都不是双盲的，审稿人都会知道自己审的是谁的稿，有时还会主动和你联系。因此，那些比较有名的实验室发期刊一般比较容易，但是那些新的实验室或者小的实验室就很难发了，这也造成了一定程度上的不公平。
期刊的审稿是非常非常慢的，而且步骤多，很麻烦。提交之后，先有工作人员给你审格式，格式不对直接退回，格式对了才能送往reviewer手中。以TPAMI为例，第一轮review一般在3个月到半年之间，结果有五种：直接接受，接受但需要小改，接受但需要大改，重新提交，拒绝接受。第二轮review一般2到4个月，结果有三种：接受，接受但需要小改，拒绝接受。
第三章：H-Index
H-index是一个混合量化指标，可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H-index就是N。同样，H-index也可以用来衡量会议和期刊的影响力。一个会议和期刊的H-index可以在微软的学术搜索中找到：http://academic.research.microsoft.com/
在我们领域，只有一个期刊的H-index是超过200的，那就是TPAMI，也有人简写为PAMI。很多流芳千古的论文都出自TPAMI。博士期间要是发过一篇TPAMI，那绝对是大神级别的。当然，TPAMI也是我的目标，但是实现起来还是有点难的。
此外，有很多H-index在100以上的会议和期刊，像IJCV，ICCV，ECCV，CVPR，NIPS，AAAI等。博士期间能够发一两篇，就算是大牛了。
H-index在50以上，也算是优质的期刊和会议了，但是收录的文章质量参差不齐。比如我老板为editor的CVIU，H-index为89，不算太高，里面估计也有不少灌水的论文，但是有很多著名的文章都是从CVIU出来的，比如SURF特征，Active Shape Models，和大量的survey文章。
H-index在20到50之间的，就是水分比较大的了。一帮教授在一起，想自己过过当chairs的瘾，就自己组一个会议，邀请同行来投稿。这个档次的期刊和会议关注度不是那么高，但也不能说它们差。博士前几年把自己的论文投过去，不仅可以作为starter，还可以去会议认识人，出去走一走，非常不错的。
H-index在20以下的，那就很水了，一般都是一些刚刚组建实验室的导师，为了积累自己的publication history，便鼓励自己的学生去发表，等到积累了一定的数量，再去冲刺高级别的会议和期刊。人都是有渐进过程的，所以不要鄙视灌水的人，别人这么做都有自己的原因。但如果你导师是大牛，你还拿个大作业级别的东西去灌这种期刊或者会议，那肯定要被人鄙视的。当然，如果会议地点在夏威夷之类的地方，那又另当别论了。
最后，推荐我学长做的一个网站：http://www.thecomputervision.com/
更新：该网站已与视觉界第一大网站Computer Vision Central合并！http://cvisioncentral.com/
顺便给出我搜集的一些期刊和会议的H-index供大家比较：
期刊 Journals:
-TPAMI: 242
-IEEE Transactions on Image Processing: 153
-IJCV: 152
-IEEE Transactions on Medical Imaging: 129
-Pattern Recognition: 112
=============================================
-JMLR: 90
-CVIU: 89
-Image and Vision Computing: 80
-MIA: 58
=============================================
-JMIV: 45
-IJPRAI: 39
-Machine Vision and Applications: 38
-PAA: 29
-International Journal of Image and Graphics: 16
-Journal of Real-time Image Processing: 10
-PRIA: 7
-Signal, Image and Video Processing: 7
会议 Conferences:
-CVPR: 153
-SIGGRAPH: 182
-NIPS: 133
-AAAI: 132
-ICCV: 126
-ICML: 126
-ECCV: 105
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-ICASSP: 98
-ICIP: 74
-ICPR: 69
-BMVC: 51
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-MICCAI: 47
-IPMI: 39
-WACV: 34
-ACCV: 30
-MMBIA: 23
-ISBI: 21
-ICIAR: 12
-ICISP: 5
顺带给出别的领域的一些期刊会议的H-index：
-Nature: 615
-ICRA: 108
-ICINCO: 10
-ICARCV: 8
PS: 关于H-index的理解，会有一些误区。H-index不是万能的，只是一个简单的参考。比如MICCAI的H-index只有47，但其实MICCAI差不多是和CVPR一个级别的会议，只是侧重点不同而已。很多实验室都会把牛paper往MICCAI和CVPR之间轮着投。IPMI的H-index只有39，但IPMI其实是一个很小众但是很高端的会议，去参加IPMI决不能当作是去旅游的，presentation如果准备不周到会被羞辱到死的。此外，每个教授也会有自己的H-index，这个更不能说明问题了。因为随着时间推进科技发展，人类的出版物是指数增加的。很多著名的老教授，发的论文并不多，尽管有很多经典的论文，影响都很大，但H-index不高。很多年轻的教授，没有太著名的论文，但是数量巨多，也会有一些不错的论文，但都算不上经典，他的H-index也会很高。最后，很多真正的牛人是不需要灌水的。多年科研默默无闻，最后发一篇顶级，秒杀所有人。