必备收藏!8500+公开代码论文,950多项机器学习任务最优结果汇总



【导读】做AI研究,了解某个任务的“最先进技术”是必须的。本文介绍一个强大的网站,包含了950+单独的ML任务,500+个排行榜,以及8500+篇公开了代码的论文。赶紧收藏起来!
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工欲善其事,必先利其器。

在人工智能这个大热领域,想要追踪所有最新进展并不容易。

Papers with Code网站,这是一个找到论文代码的“神器”。它将 ArXiv 上的最新机器学习论文与 GitHub 上的代码联系起来。这个项目索引了大约 5 万篇论文和 1 万个 GitHub 库,你可以按标题关键词查询,也可以按流行程度、GitHub 星星数排列 “热门研究”。

这个网站能让你跟上 ML 社区流行的最新动态。

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但是,仅仅能迅速浏览热门研究并找到代码还不够,做某一领域的研究,先了解现在该领域的state-of-the-art技术是必要的。

好消息是,Papers with Code团队刚刚发布了最新版本的Papers with Code网站。他们从庞大的数据库中提取了950+单独的ML任务,500+个评估表(包含SOTA结果),以及8500+篇公开了代码的论文。

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传送门:

https://paperswithcode.com/sota

网站上的所有内容都是可编辑的,网站上的tasks和sota数据对发现性研究和比较研究非常有用,甚至还可以发现一些以前不知道的研究瑰宝。

事不宜迟,让我们赶快来试用一下!

网站将966个任务分为16个大类,分别是:
  1. 计算机视觉
  2. 自然语言处理
  3. 医疗
  4. 研究方法
  5. 杂类
  6. 语音
  7. 游戏
  8. 图(Graphs)
  9. 时间序列
  10. 音频
  11. 机器人
  12. 音乐
  13. 推理
  14. 计算机编码
  15. 知识库
  16. 对抗性(Adversarial)


点开“计算机视觉”这个大类,又细分为几十个小类任务。

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让我们以“语义分割”(Semantic Segmentation)这个任务为例。

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语义分割这个任务是在pixel-level识别和理解图像中的内容
这个任务下一共有299篇公开代码的论文,9个leaderboards。

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紧接着,可以按“Greatest”、“Latest”和“Without Code”对数据库中的论文进行排序:

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上面是按“Greatest”排序的前5篇论文,可以看到,ECCV 2018 的Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation这篇论文是 PASCAL VOC 2012上语义分割任务的SOTA,CVPR 2017的Pyramid Scene Parsing Network是Cityscapes上实时语义分割任务的SOTA,何恺明的Mask R-CNN是MHP v1.0上多人语义分割任务排名第2的模型。

一目了然!简直太好用了!

再看几个例子。

NLP的Language Modelling任务最近很火,网站汇总了8个leaderboards,221篇公开代码的论文。

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语言建模是预测文本中的下一个单词或下一个字符的任务。
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我们看到,排行榜上Transformer-XL霸榜了。

更多好用功能,欢迎读者前去挖掘!

再次送上传送门:https://paperswithcode.com/sota

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