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

（本文为AI科技大本营整理文章，转载请微信联系 1092722531）

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