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: http://iccv2019.thecvf.com/submission/timeline

  CVPR

    CVPR2019: http://cvpr2019.thecvf.com/

  ECCV

    ECCV2020: http://eccv2020.eu/

自然语言

  ACL    

    官网:https://www.aclweb.org

    ACL2019:http://www.acl2019.org/EN/index.xh

  NAACL-HLT

    官网:http://naacl.org/

    NAACL-HLT2019: https://naacl2019.org/

  EMNLP

    关于论文接收等会议信息可以在ACL2019的网站中查询。

  COLING

     COLING:https://www.sheffield.ac.uk/dcs/research/groups/nlp/iccl/index#tab00

机器学习

  ICML

     ICML2019:https://icml.cc/Conferences/2019/

  NIPS

    NeurIPS: https://neurips.cc/Conferences/

AI人工智能顶级会议

  AAAI

    AAAI2019:https://aaai.org/Conferences/AA

  IJCAI

    IJCAI2019:https://ijcai19.org/

Robotics机器人学

  ICRA

    ICRA2019: https://www.icra2019.org/

  IROS

    IROS2019: https://www.iros2019.org/

  AAMAS

    AAMAS2019: http://aamas2019.encs.concordia.ca/

  RSS

    RSS2019: http://www.roboticsconference.org/

数据挖掘

  ACM SIGKDD

    KDD2019: https://www.kdd.org/kdd2019

 

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