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(193)  评论(0编辑  收藏  举报