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        【學(xué)術(shù)相關(guān)】TopPaper:AI 初學(xué)者經(jīng)典論文列表

        共 1175字,需瀏覽 3分鐘

         ·

        2021-08-11 14:42

        無論你是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí),看學(xué)術(shù)論文必不可少。作為 AI 初學(xué)者而言,如何挑選更適合自己、更容易學(xué)習(xí)的 AI 論文尤為重要!真的會起到事半功倍的效果。


        今天給大家推薦一個非常不錯的 GitHub 開源項目:TopPaper。該項目匯聚了 AI 方向重點核心的論文,方便初學(xué)者查閱和下載,節(jié)約了很多時間。


        首先放上該項目的地址:


        https://github.com/qiulinzhang/TopPaper


        目錄:


        該 TopPaper 項目主要聚焦 AI 領(lǐng)域,主要內(nèi)容包括:傳統(tǒng)算法、CNN、視覺中的 Transformer、NLP 中的 Transformer 和自注意力、等等。



        下面分別來看一下!


        0. 傳統(tǒng)算法


        傳統(tǒng)算法作者列舉了 3 個,分別是:SIFT、HOG、SURF,相應(yīng)的 Paper 鏈接已經(jīng)列出,同時也有該算法發(fā)表的期刊和年份信息。



        1. CNN


        1.1 圖像識別


        1.1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)


        這部分主要列舉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較核心的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),例如:LeNet、ImageNet、AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet 等。



        1.1.2 數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)增強、技巧


        這部分主要列舉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見的數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)增強算法和一些調(diào)參技巧等。



        1.2 目標(biāo)檢測


        目標(biāo)檢測是 CNN 應(yīng)用的重要場景之一。關(guān)于目標(biāo)檢測的 AI 論文很多,作者列舉了經(jīng)典的 Fast RCNN 、SSD、YOLO 等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。



        1.3 目標(biāo)分割


        作者列舉了目標(biāo)分割領(lǐng)域相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),例如:FCN、Unet、RefineNet 等。



        1.6 人臉識別


        人臉識別方向,作者列舉了 DeepFace、FaceNet、ArcFace 等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。



        2. 視覺中的 Transformer



        3. NLP 中的 Transformer 和自注意力



        總結(jié)


        總的來說,這份 AI 初學(xué)者經(jīng)典論文列表非常不錯,作者精心整理幫助我們節(jié)省了很多時間。在我們查閱某一 AI 應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)論文的時候,這是一份很不錯的參考資料,方便我們查閱。


        希望這份資源對你有用,最后再次放上該 TopPaer 項目的開源地址:


        https://github.com/qiulinzhang/TopPaper




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