一份在GitHub上发现的最新干货资源——计算机视觉论文笔记
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。
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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。
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