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李沐点赞!同济子豪兄精读AI经典论文笔记

李沐点赞!同济子豪兄精读AI经典论文笔记

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读研/读博的你,是不是符合:

毕设/研一/博一科研小白刚进课题组,不知道如何写开题报告和综述?

前沿顶会、期刊论文、综述文献浩如烟海,不知道学习路径,无从下手?

导师放养,既不懂也不管,师兄各忙各的,自己在黑暗中苦苦摸索?

觉得自己数学差,算法差,编程差,英语差,写作差,学术功底差,组会汇报乏善可陈,导师怼到怀疑人生?

没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文?

CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurlPS、AAAI……想发表顶会论文,但没大佬带,找不到创新点?

读完论文,仍旧无法用代码复现


为什么要阅读原始论文?

原始论文是最重要的第一手信息,阅读论文、撰写论文是本硕博学生必不可少的修炼,更是AI大厂面试的必过门槛。

读懂初级版本的算法是理解高级算法的重要基石(例如YOLO V1至V8)。

论文太浩繁?英语看不懂?算法太高深?代码跑不通?文献综述杂?零散不系统?博客翻译烂?资料太过时?


同济子豪兄精读AI论文系列

保姆级论文带读来啦,手把手带你“无痛”啃下硬骨头,节省最宝贵的时间和注意力。

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包括图像分类、目标检测、图像分割、知识蒸馏、生成对抗网络、轻量化卷积神经网络等领域的开山之作和经典算法。



论文清单:

https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/Paper

视频合集:

https://space.bilibili.com/1900783/channel/seriesdetail?sid=250032

同济子豪兄自述:

https://www.bilibili.com/video/BV1us4y177NQ

同济子豪兄主讲的公开课系列:

https://github.com/TommyZihao/zihao_course



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每篇论文都有正本清源的综述导论、学习路径、预备知识、引用关系、技术演进、代码复现。

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这些领域的学习路径是怎样的?要看哪些论文和公开课才能入门?

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这些领域有哪些常用的数据集和Benchmark?领域之间是否能交叉结合?

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如何在内卷的红海中找到Paper创新点?

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