史上最全AI開源項目集結，近萬篇附代碼的論文分門別類整理好

郭一璞 發自 上郡

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

「Amazing!」

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「Fantastic!」

這個資源一經分享出來，Twitter的評論區就成了「大型英文讚美辭彙堆疊現場」，幾千人爭相轉發點贊，甚至有人讚美其「彷彿是天堂」。

原來，這是一個大型AI界資源集合現場，名叫Papers with Code，內容正如其名，將所有的領域、任務一一對應，亮出了不同任務、不同數據集上的排行榜，重點是，每個項目都直接附上了論文和開源地址鏈接。

也就是說，你想要研究學習哪個領域，就直接在網站上根據目錄找就可以了，並且包含所有你需要的主流數據集上的成果，還有前輩們研究過的那些影響力巨大的項目。

並且，這個網站收錄的項目數量不少，還一直在增加。

截至量子位發稿，網站一共收錄了9205篇帶有開源代碼的論文，712個數據集，979個不同的任務，還有530個任務的排行榜。

整個網站中，包含計算機視覺、NLP、醫學醫藥、語音、遊戲、機器人等16個大類。

其中，計算機視覺類就有555個不同的任務，囊括了語義分割、圖像分類、圖像生成、姿態識別等超過180個類別。

比如，我們打開語義分割（Semantic Segmentation），就可以看到不同數據集上表現最好的項目，可以直接傳送到論文和GitHub代碼頁面。

每個數據集點開之後，還可以看到自從這個數據集面試以來，各家的研究不斷刷新紀錄的歷史進程。

下面還有該數據集上的排行榜，依然是每個項目所用到的方法、成績、出現的年份、論文和GitHub代碼應有盡有。

另外，在語義分割的頁面上，你還可以看到語義分割的幾個子任務。

以及這個領域裡史上最優秀的幾個標誌性的項目，每個都標註了它是在哪個數據集上、取得了怎樣好的成績。同樣附帶了論文和代碼，甚至連GitHub的標星數都寫好了。

注意右上角，如果這些標誌性的項目你已經爛熟於心，還可以切換成時間排序，尋找最新的項目，或者是關注一下那些尚未公布開源代碼的項目。

好啦，現在，你可以根據這個網站提供的項目列表和排行榜，制定自己啃論文的計劃啦~

傳送門

https://paperswithcode.com/sota

—完—

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