PapersWithCode官宣突破6k+基准，TensorFlow影响力第一

↑ 点击蓝字 关注极市平台

来源丨AI科技评论

编辑丨极市平台

极市导读

 

Papers With Code 在推特上官宣他们突破了 6000 个基准！>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

刚刚，知名机器学习论文网站 Papers With Code 在推特上官宣：

「我们突破了 6000 个基准！我们现在囊括了超过6.4k个机器学习的基准。非常感谢领域成员的持续贡献！」

Papers with Code 中收集了各种机器学习的内容（论文、代码、结果），为研究者们提供了迅速搜索论文与掌握行业领先研究的途径，一向受到「MLer」的欢迎。

自2018年7月成立以来，该网站便经历了几个重要的发展阶段：

• 2019年12月，加入Facebook人工智能研究院（FAIR），彼时已累积18000 篇论文、1000 项任务和 1500 个排行榜；

• 2020年10月，与arXiv合作，在arXiv上引入代码；

• 2021年5月又与arXiv进一步合作，在arXiv上引入数据集；

• 2021年6月，官宣上线论文复现报告。

如今，距离 Papers with Code 成立不过三年多，该网站就集合了6.4k+个基准，妥妥的「机器学习网站一哥」。

根据 Papers with Code 的最新统计，它还分「Top」（上升趋势）、「Social」（社交推荐）、「New」（时间新旧）与「Greatest」（影响力大小）四个板块对其所集合的 SOTA 模型做了划分，其中，在「Greatest」行列，TensorFlow排名第一，Transformer第三，PyTorch第五。

这四个板块的前十名整理如下：

1、Greatest 10

2、New 10

3、Top 10

4、Social 10

参考链接：

1.https://twitter.com/paperswithcode/status/1501921186917273607

2.https://paperswithcode.com

公众号后台回复“数据集”获取50+深度学习数据集下载～

△点击卡片关注极市平台，获取最新CV干货

极市干货

数据集资源汇总：10个开源工业检测数据集汇总｜21个深度学习开源数据集分类汇总

算法trick：目标检测比赛中的tricks集锦｜从39个kaggle竞赛中总结出来的图像分割的Tips和Tricks

技术综述：一文弄懂各种loss function｜工业图像异常检测最新研究总结（2019-2020）

# CV技术社群邀请函 #

△长按添加极市小助手

添加极市小助手微信（ID : cvmart4）

备注：姓名-学校/公司-研究方向-城市（如：小极-北大-目标检测-深圳）

即可申请加入极市目标检测/图像分割/工业检测/人脸/医学影像/3D/SLAM/自动驾驶/超分辨率/姿态估计/ReID/GAN/图像增强/OCR/视频理解等技术交流群

每月大咖直播分享、真实项目需求对接、求职内推、算法竞赛、干货资讯汇总、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企视觉开发者互动交流~

觉得有用麻烦给个在看啦~