计算机视觉类论文的写作可以遵循以下步骤和技巧：
构建专业prompt模板
定制化输出内容，确保AI生成的内容专业且有深度。例如，使用专业术语如feature extraction、backbone network、loss function等，并生成同义词列表以筛选最合适的专业表达。
分解论文章节
按照引言-相关工作-方法-实验-结论的经典结构来分解论文。每个部分都要有独特的写作策略：
引言：重点描述研究背景和创新点。
相关工作：总结现有方法的优缺点。
方法：详细阐述算法流程，强化算法创新点和技术细节的描述。
实验：突出数据集和评估指标的选择，提供具体的数据指标并进行分析和对比。
结论：总结研究成果，指出未来研究方向。
使用专业词汇
在写作过程中，使用计算机视觉领域的专业术语，以提升论文的学术性。例如，使用“图像处理”、“模式识别”、“深度学习”等词汇。
多轮优化迭代
初稿完成后，反复优化论文的逻辑性、学术性和专业度。每轮优化都要针对特定问题，如增加算法创新点的描述、改进数据支撑等。
关联引用
在写相关工作时，结合最新的研究成果和经典文献，以增强论文的权威性和可信度。
数据支撑论证
实验结果部分要提供具体的数据指标，基于这些数据进行分析和对比，以支持论文的结论。
避免常见错误
确保论文内容和参考文献前后对应，正文中引用参考文献的地方应加注，列出的文献资料应与论文课题相关，选择的参考文献应主要是近期的。
注意格式和引用
遵循学术写作的格式要求，如使用适当的引用格式（如APA、MLA等），并确保所有参考文献都正确列出和引用。
通过以上步骤和技巧，可以有效地撰写出高质量的计算机视觉类论文。