查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code

Papers with Code 是一个总结了机器学习论文及其代码实现的网站。大多数论文都是有GitHub代码的。这个网站最好的地方就是对机器学习做了任务分类,检索对应的模型非常方便。

带有代码的论文重点介绍了机器学习研究的趋势和实现它的代码。

Reddit用户rstoj作了一个网站,将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码对应起来。这样我们就可以能够按照标题关键词查询,也能够按照流行程度,还有GitHub网站上的收藏星星数排列“热门研究”来进行查询。这个网站能让你跟上ML社区流行的最新动态。

1、打开paperwithcode官网The latest in Machine Learning | Papers With Code

查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code_第1张图片

在机器学习中,数据集占据了重要的一部分。研究人员除了需要开发先进的算法外,其实数据集的建立才是最基础也是最重要的部分。在过往的研究中,机器学习从业者也建立了许多可用的数据集。

查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code 官网中的Datasets 实现了机器学习数据集的汇总,并且按照不同的类型进行归类,还具有过滤功能,值得一看。

2、当在搜索框输入“cv”(计算机视觉)关键词,搜索结果就会显示出来。

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3、当点击网站上的“Browse State-of the-Art”之后,查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code_第3张图片

 搜索结果是这样的:

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4、搜索结果返回页面中有多个类型,我们随便选择其中的一项,打开:

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5、打开之后的页面,可以看到又包括论文和代码的部分。

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或者再往下翻,还有这种形式的“paper”和“code”,点击就会进入到论文和代码相应的网站链接。

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 打开之后,页面显示为:

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其中,“code”里的链接可以连接到Github上的代码:

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