AI顶会

自己如何学习CV

　　paper with code（每周）
　　　　基石方向

　　　　　　1、image classification 这个肯定要关注，这个往往都是backbone
　　　　　　　　https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet

　　　　　　2、object detection 目标检测
　　　　　　　　https://paperswithcode.com/area/computer-vision/object-detection

　　　　　　3、semantic Segmentation语义分割
　　　　　　　　https://paperswithcode.com/area/computer-vision/semantic-segmentation

　　　　　　4、instance segmentation 实例分割
　　　　　　　　https://paperswithcode.com/area/computer-vision/instance-segmentation

　　　　感兴趣方向

　　　　　　1、object tracking（目标跟踪）
　　　　　　　　https://paperswithcode.com/area/computer-vision/object-tracking

　　　　　　2、pose estimation （姿态估计）
　　　　　　　　https://paperswithcode.com/area/computer-vision/pose-estimation

　　　　　　3、3D多关注

　　　　GAN一些基础的概念，还有就是NLP一些基础的概念和模型得知道。因为有时候图像会借鉴

　　　　https://paperswithcode.com/sota

　　量子位、极市平台。公众号关注（每天）
　　　　跟踪一些最新的实时动态，选择自己感兴趣的进行学习

　　关注顶会（每个月）
　　　　每次召开顶会，都要看一下里面的文章总结一下

自己如何学习NLP，未完待续
　　paper with code（每周）
　　　　工作和发展的方向（CV、NLP）。查看STOA（当前最好的论文的意思）
　　　　https://paperswithcode.com/sota
　　　　　　　

 

computer Vision 计算机视觉

 

　　ICCV

 

　　　　ICCV2019: 

 

 　　CVPR

 

　　　　CVPR2019: 

 

　　ECCV

 

　　　　ECCV2020: 

 

自然语言

　　ACL　　　　

　　　　官网：

　　　　ACL2019：

 　　NAACL-HLT

　　　　官网：

　　　　NAACL-HLT2019: 

关于论文接收等会议信息可以在ACL2019的网站中查询。

 　　COLING

　　　　　COLING：

ICML2019:

AAMAS2019: 

 　　RSS

　　　　RSS2019: 

数据挖掘

　　ACM SIGKDD

　　　　KDD2019: 

 

posted @ 2020-06-28 09:04  yunshangyue  阅读(187)  评论(0)  编辑  收藏  举报