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如果你对科研没有兴趣，只想水篇小论文满足毕业条件，那么我建议你选择一个小方向，能够快速出结果，并且有一定应用价值。基于你的研究方向CV和实验室的研究内容，我给出以下建议：
1. 目标检测与跟踪：这个小方向是计算机视觉中非常热门的方向之一，有很多现成的数据集和算法可以参考。通过调研和优化现有的目标检测和跟踪算法，你可以快速实现一个相对不错的结果。
2. 图像分割：图像分割也是一个非常热门的方向，具有广泛的应用价值，例如自动驾驶、医疗影像分析等。你可以选择一种经典的图像分割算法进行优化和改进，以达到更好的效果。
3. 人脸识别：人脸识别是一个比较成熟且应用广泛的技术，因此也是一个不错的选择。通过对现有人脸识别算法的改进或者结合其他技术如深度学习等来提高人脸识别的准确度和效率。
4. 行为识别：行为识别是指通过分析视频中的人体运动来判断人的行为类别。这个方向也有很多公开的数据集可以参考和使用。通过对现有行为识别算法的优化和改进来达到更好的效果。
5. 姿态估计：人体姿态估计是指从图片或视频中检测出人体的关键点位置并连接起来形成骨架结构的过程。这个方向也有很多公开数据集可以使用，可以快速实现一些有趣的应用场景。
6. 生成对抗网络（GANs）：生成对抗网络是一种新型的深度学习模型，在计算机视觉领域有着广泛的应用前景。你可以尝试使用GANs来生成一些有趣的图像或者进行一些图像处理任务来实现快速出成果的目的。
7. 超分辨率重建：超分辨率重建是指将低分辨率的图像恢复成高分辨率图像的过程。这个方向也具有很大的实用价值和应用前景，可以通过优化现有算法来实现更好的效果。
8. 视频增强与处理：视频增强和处理是指在保证视频质量的前提下对其进行压缩或者其他操作以提高传输效率和用户体验等方面的性能表现。这也是一个非常实用且具有广泛应用价值的方向之一。