10K+,深度学习论文、代码最全汇总!一键收藏

我们大部分人是如何查询和搜集深度学习相关论文的?绝大多数情况是根据关键字在谷歌、百度搜索。想寻找相关论文的复现代码又会去 GitHub 上搜索关键词。浪费了很多时间不说,论文、代码通常也不够完整。怎么办?今天给大家介绍一个非常牛逼的网站,叫做:Papers with Code。有了它,你再不需要从别的地方寻找论文和代码了!可以及时地追踪 CV、NLP 等热门领域的最新进展。

Papers with Code 的网址是:

https://paperswithcode.com/sota

这个项目叫做 Browse state-of-the-art。它将 ArXiv 上的最新深度学习论文与 GitHub 上的开源代码联系起来。该项目目前包含了 651 个排行榜,1016 个深度学习任务,795 个数据集,以及重磅的 10257 个含复现代码的优秀论文。简直就是一个寻找论文和代码的利器。

这个项目将 1016 个深度学习任务分成了 16 大类,涉及了深度学习的各个方面。分别是:

1. 机器视觉(CV)

2. 自然语言处理(NLP)

3. 医疗

4. 研究方法

5. 杂类

6. 语音

7. 玩游戏

8. 图(Graphs)

9. 时间序列

10. 音频

11. 机器人

12. 音乐

13. 计算机编码

14. 推理

15. 知识库

16. 对抗的(Adversarial)

其中,每一个类别下又会分的更细,包含的内容更多。我们以目标检测(Object Detection)这个任务为例,看看包含了哪些更细节的内容。

目标检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术,用于检测数字图像和视频中某类语义对象(如人、建筑物或汽车)的实例。

该目标检测任务总共包含了 243 篇含代码的论文和 19 个排行榜。

除此之外,还可以按 Greatest、Latest 和 Without Code 对数据库中的论文进行排序:

在这里,我们可以直接看到每篇论文的 star 数目,可以直接点击链接到论文或者对应的代码。

除了列表显示,你还可以在网站的搜索框输入关键字,快速找到你想要的论文或代码!

通过这个项目,所有热门的论文和代码都一目了然!极大方便了我们查询论文和源码。还有更多好用的功能等着大家去发现哦!

这么硬的干货,值得收藏。


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