摘要：該項目作者表示：“好記性不如爛筆頭，更何況針對自己不熟悉的領域，沒有工程實踐，可能也不瞭解論文的痛點。今天介紹一份在 GitHub 上發現的最新幹貨資源——計算機視覺論文筆記，該項目是由一位名叫 ahong007007 的網友貢獻的。

出品 | AI科技大本營（id：rgznai100）

今天介紹一份在 GitHub 上發現的最新幹貨資源——計算機視覺論文筆記，該項目是由一位名叫 ahong007007 的網友貢獻的。該項目上線僅 20 天，尚未獲得太多人的關注，但從作者更新的速度上來看，目測要火的節奏~

從內容上來看，總共分爲12類，包括：Backbone、Detection、場景文本檢測、分割、人體姿態評估、Tracking、視頻理解、AutoML、Graph CNN、Point Cloud、壓縮剪切、優化訓練、訓練技巧等。

（以下是部分截圖）：

該項目作者表示：“好記性不如爛筆頭，更何況針對自己不熟悉的領域，沒有工程實踐，可能也不瞭解論文的痛點。而且太多的 awesome， 怎麼也看不完：只收藏不看不如一篇一篇的看…… 一般一個領域的論文大部分是前人的工作，只有少部分是自己的改進。”

對此，作者給自己立下了每天至少“讀一篇論文，更新一個 commit”的 Flag。主要記錄：項目組、解決問題、實驗成績、原因分析、改進措施、損失函數、訓練過程、優缺點分析。

最後，他還強調：看論文不要講究數量和前沿，關鍵理論要喫透，要研究前因後果，多看代碼，多復現問題。動手才能更進一步。

傳送門：

https://github.com/ahong007007/Awesome_Computer_Vision