Me basaría en la respuesta de Mrad Chams, que le dice cómo obtener las habilidades técnicas necesarias para trabajar en visión artificial, sugiriendo que si desea realizar una investigación original, deberá sumergirse en el campo.
Lea las actas de las conferencias en el campo (CVPR2017 acaba de superar, por ejemplo). Lea también revistas en el campo, como International Journal of Computer Vision. Busque áreas problemáticas que le parezcan interesantes y luego use http://scholar.google.com para recorrer las listas de citas y leer trabajos anteriores.
Para mí, cuando comienzo a leer, generalmente no tengo suficiente conocimiento sobre el tema para hacer buenas preguntas. A medida que lo leo, comienzan a formarse preguntas en mi mente, lo que me ayuda a adaptar mi búsqueda respondiendo esas preguntas. En algún momento, llega a una etapa en la que comienza a decir “¿podría aplicar algún otro enfoque al problema que se describe en este documento?” Si nadie más lo ha hecho, ahora tiene un área potencial para la investigación.
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Eventualmente, tiene una visión suficiente en el campo que puede plantear sus propias preguntas: “¿Cómo podemos resolver el problema X?” Entonces podrá proponer sus propias soluciones posibles: “¿Quizás deberíamos intentar Y y ver qué sucede? ‘ A partir de eso, puede formar su hipótesis: “Aplicar Y al problema X no dará una solución / técnica / modelo / respuesta viable”. Luego, hágalo, esperando secretamente que su hipótesis nula sea incorrecta, por supuesto. Si encuentra algo viable, ha descubierto algo nuevo y puede escribirlo y compartirlo con el resto del mundo.
Así es como haría investigación en visión artificial. Es probable que haya muchos otros enfoques para hacerlo, pero me sorprendería que no implicaran aprender más sobre el campo, por lo que es un buen lugar para comenzar.
