神经网络训练多个epoch，写论文可以取最好的epoch作为结果吗？

主要观点总结

本文主要讨论了计算机视觉领域中纯视觉方案在大雾天气下如何识别车辆和障碍物的问题，同时涉及科研人员在审稿过程中的关注点以及学术界的某些现象和做法。文章通过多个案例探讨了关于最佳训练模型的选择、数据集样本数量对训练方式的影响以及学术界普遍存在的测试集使用问题等。

关键观点总结

关键观点1: 纯视觉方案在大雾天气下的车辆和障碍物识别

本文介绍了在不良天气条件下，纯视觉方案是如何应对车辆和障碍物的识别的，这是计算机视觉领域的一个重要问题。

关键观点2: 审稿人关注点和学术界现象

文章通过多个案例讨论了审稿过程中关注的重点问题，如作者的立意、动机、解释性以及探索过程等，并涉及到学术界在模型训练、测试及报告指标方面的一些普遍现象和做法。

关键观点3: 关于测试集的使用和数据集样本数量的影响

文章探讨了测试集的使用问题，强调了在科研过程中严格遵守使用测试集的规定的重要性，并讨论了数据集样本数量对训练方式的影响。