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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。
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