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高效读CV论文法则:先在GitHub上立Flag!| 资源

整理 | 琥珀

出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)

今天介绍一份在 GitHub 上发现的最新干货资源——计算机视觉论文笔记,该项目是由一位名叫 ahong007007 的网友贡献的。该项目上线仅 20 天,尚未获得太多人的关注,但从作者更新的速度上来看,目测要火的节奏~

从内容上来看,总共分为12类,包括:Backbone、Detection、场景文本检测、分割、人体姿态评估、Tracking、视频理解、AutoML、Graph CNN、Point Cloud、压缩剪切、优化训练、训练技巧等。

(以下是部分截图):

该项目作者表示:“好记性不如烂笔头,更何况针对自己不熟悉的领域,没有工程实践,可能也不了解论文的痛点。而且太多的 awesome, 怎么也看不完:只收藏不看不如一篇一篇的看……一般一个领域的论文大部分是前人的工作,只有少部分是自己的改进。”

对此,作者给自己立下了每天至少“读一篇论文,更新一个 commit”的 Flag。主要记录:项目组、解决问题、实验成绩、原因分析、改进措施、损失函数、训练过程、优缺点分析。

最后,他还强调:看论文不要讲究数量和前沿,关键理论要吃透,要研究前因后果,多看代码,多复现问题。动手才能更进一步。

传送门:

https://github.com/ahong007007/Awesome_Computer_Vision

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-04-26

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