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        Browse state-of-the-art論文和代碼的利器(論文+代碼)

        51自學網 2029-09-03 09:50:11
          深度學習

        我們大部分人是如何查詢和搜集深度學習相關論文的?絕大多數情況是根據關鍵字在谷歌、百度搜索。想尋找相關論文的復現代碼又會去 GitHub 上搜索關鍵詞。浪費了很多時間不說,論文、代碼通常也不夠完整。怎么辦?今天給大家介紹一個非常牛逼的網站,叫做:Papers with Code。有了它,你再不需要從別的地方尋找論文和代碼了!可以及時地追蹤 CV、NLP 等熱門領域的最新進展。

         

        Papers with Code 的網址是:

        https://paperswithcode.com/sota

         

        這個項目叫做 Browse state-of-the-art。它將 ArXiv 上的最新深度學習論文與 GitHub 上的開源代碼聯系起來。該項目目前包含了 651 個排行榜,1016 個深度學習任務,795 個數據集,以及重磅的 10257 個含復現代碼的優秀論文。簡直就是一個尋找論文和代碼的利器。

        這個項目將 1016 個深度學習任務分成了 16 大類,涉及了深度學習的各個方面。分別是:

        1. 機器視覺(CV)

         

        2. 自然語言處理(NLP)

         

        3. 醫療

         

        4. 研究方法

         

        5. 雜類

         

        6. 語音

         

        7. 玩游戲

         

        8. 圖(Graphs)

         

        9. 時間序列

         

        10. 音頻

         

        11. 機器人

         

        12. 音樂

         

        13. 計算機編碼

         

        14. 推理

         

        15. 知識庫

         

        16. 對抗的(Adversarial)

         

        其中,每一個類別下又會分的更細,包含的內容更多。我們以目標檢測(Object Detection)這個任務為例,看看包含了哪些更細節的內容。

         

        目標檢測是一種與計算機視覺和圖像處理相關的計算機技術,用于檢測數字圖像和視頻中某類語義對象(如人、建筑物或汽車)的實例。

         

        該目標檢測任務總共包含了 243 篇含代碼的論文和 19 個排行榜。

         

        除此之外,還可以按 Greatest、Latest 和 Without Code 對數據庫中的論文進行排序:

         

        在這里,我們可以直接看到每篇論文的 star 數目,可以直接點擊鏈接到論文或者對應的代碼。

        除了列表顯示,你還可以在網站的搜索框輸入關鍵字,快速找到你想要的論文或代碼!

        通過這個項目,所有熱門的論文和代碼都一目了然!極大方便了我們查詢論文和源碼。還有更多好用的功能等著大家去發現哦!


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