分享一个人工智能顶会paper和code汇总网站

最新推荐文章于 2025-08-13 13:24:10 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 顶会
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33869658/article/details/86748191
本文介绍了一个汇集了计算机视觉与自然语言处理等领域的最新研究成果的网站paperswithcode.com/sota，该网站提供了丰富的资源，帮助读者了解当前AI技术的前沿状态。
Papers with Code
m0_37957160的博客
09-15 2931
看论文神奇：https://paperswithcode.com
看论文利器：paperswithcode
计算机视觉之光
02-05 1万+
paperswithcode，从名字就可以看出来，有源代码的paper。这个网站提供了“论文+代码”的参考文献。写论文，很关键的就是能够复现论文内容。
科研党痛失「快乐老家」？Paper With Code宣布关闭，网友对Hugging Face新版块不买账
最新发布
HyperAI超神经
08-13 938
Paper With Code 已经正式停止运营，遍布全球的深度用户纷纷发声，一方面高度赞扬该网站在机器学习研究中的价值，另一方面也表达了真实需求——除论文与开源代码的对应外，SOTA、leaderboards 等功能同样重要。
“Paper + Code”才是研读论文的正确姿势 | PaperDaily #02
Paper weekly
09-30 4897
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。 在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。 点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。 这是 PaperDaily 的第 2 篇文章 [ 机器学习 ] Neural Factorization Machines for Spar
推荐一个找paper和code的网址
AI浩
12-14 9290
今天给大家推荐一个 https://paperswithcode.com/sota 在这个网站上能找到最新的paper排名还有paper对应的code。 这是计算机视觉的， 自然语言处理 点击物体检测进去看看 恭喜Swinv2又双霸榜了！！！！ 画红框的位置就是paper和code，不过目前code是v1的。 ...
查找论文对应开源代码的神器(Papers with Code)
weixin_59273640的博客
12-18 2904
Papers with Code的网址：打开网站是这样的。
Papers with Code——人工智能方向的必备网站
yangsn0719的博客
01-24 515
https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco
最新-时间序列-顶会顶刊论文汇总【论文/源码链接】
weixin_45016199的博客
05-18 4644
这半年我一直在看时间序列相关的论文，这篇汇总非常有用，全是干货。顶会顶刊，开源代码。祝学习愉快！【搬运自github】【侵删】
时间序列-插补-顶会顶刊论文汇总【论文/源码链接】
weixin_45016199的博客
07-01 1530
这是一篇关于时间序列插补的纯干货分享，原文链接[github](https://github.com/wenjiedu/awesome_imputation?tab=readme-ov-file)，【搬运 侵删 】
【一文看尽最新SOTA轨迹预测网络】2024顶会预测论文和代码汇总
自动驾驶小白说
11-14 2984
数据来自:https://github.com/colorfulfuture/Awesome-Trajectory-Motion-Prediction-Papers, 2024轨迹预测相关论文和源代码汇总:论文:https://arxiv.org/abs/2407.11494代码:https://github.com/GuoweiXu368/SLD-HMP论文:https://arxiv.org/abs/2407.21635代码:https://github.com/gist-ailab/MART论文:ht
深度补全（Depth Completion）算法顶会论文、开源代码汇总！（持续更新）
2401_87064292的博客
09-02 863
从零开始学习深度估计（Depth Estimation）、深度补全（Depth Completion），从稀疏的激光雷达深度到稠密深度图
papers with code 网站首页
07-11
而引用[1]给出了一个Chrome插件的链接，但描述的是另一个插件（Find Code for Research Paper）。因此，我们需要谨慎引用。 实际上，Papers with Code网站自己也有一个浏览器插件，叫做“Papers with Code browser...
Papers With Code: The latest in Machine Learning - 论文与源码搜索
程永强
12-20 2087
Papers With Code: The latest in Machine Learning - 论文与源码搜索
最新+经典+论文+代码+多版本+神器+https://paperswithcode.com/
data+scenario+science+insight
06-23 2421
最新+经典+论文+代码+多版本+神器+https://paperswithcode.com/ Papers with Code 中收集了各种机器学习的内容：论文，代码，结果，方便发现和比较。通过这些数据，我们可以了解ML社区中，过去、现在哪些东西最有意思。 Papers with Code 汇总了各个领域最新的论文，以及复现代码（多版本、keras、tensorflow、pytorch）。供大家学习。 是跟进最新结果不错的途径。也可以通过作者或者社区提供的代码和数据进行快速的复现； 可以找到最新
Papers with Code 2020 全年回顾
AI公园
01-01 651
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Ross Taylor编译：ronghuaiyang导读2020年Papers with Code中最顶流的论文，代码和...
一些含有paper和code的计算机视觉网址汇总
u013139930的博客
03-08 1014
光流、图像分割、卷积网络： 1. http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/binaries/ 2. http://gpu4vision.icg.tugraz.at/index.php?content=Cat_0 3. http://vision.in.tum.de/data/software 4.
查找论文源代码网站
热门推荐
Mr.horse的博客
03-18 1万+
https://paperswithcode.com/
学习人工智能宝藏网站(Papers with Code)
qq_51682716的博客
09-16 5954
先把网址放在最前面 https://paperswithcode.com/ 这个网站把人工智能各个方向的研究分类展示： 各个研究方向的小方向也被分类展示： 还存有方向中的各个模型算法以及其性能对比、提出年份、发表论文以及源码： 真的超级方便！ ...
paper with code
m0_67105022的博客
02-22 1234
输入paper，可以找到复现的code
paper with code网站
07-27
<think>嗯，用户想找提供论文实现代码的网站，特别提到了papers with code。看来用户可能是做机器学习或AI研究的，需要复现代码或者学习最新方法。从用户简洁的提问方式看，ta可能比较熟悉技术领域，但不确定具体资源。 用户上次询问过类似资源，这次明确指向papers with code，说明需求更聚焦了。需要重点突出这个平台的核心功能，同时补充替代方案，因为研究者通常需要多个资源库交叉验证。 papers with code确实是首选，但根据引用资料，它有四个独特优势：论文代码强关联、任务分类系统、热度排序和基准测试。这些在回复里要用具体例子说明，比如展示"计算机视觉>图像分类"这样的路径，让用户立刻明白如何操作。 另外注意到用户可能遇到代码复现困难，引用[2]提到平台包含近2000篇论文的可靠实现，这点要强调。但也要提醒用户注意：平台上并非所有论文都有官方代码，有些是社区复现版本。 补充的替代网站需要差异化推荐：Hugging Face适合NLP，GitHub是原始仓库，Model Zoo专注预训练模型。这样用户能根据需求切换平台。 最后生成的三个问题都围绕使用技巧展开：如何找热门论文对应代码、验证复现结果、跟踪最新研究。这些都是用户实际操作时必然会遇到的痛点，比泛泛而问"怎么使用网站"更有价值。</think>以下是为您整理的Papers with Code平台详解及同类资源推荐，结合引用资料分析其核心价值： --- ### **一、Papers with Code 核心功能** [^1][^2][^4] 1. **论文与代码强关联** - 收录近2000篇AI顶会论文（CV/NLP/强化学习等），每篇论文直接链接GitHub代码仓库 - 示例路径： ``` 论文详情页 → "Code" 选项卡 → 查看官方/社区复现代码 ``` 2. **任务分类体系** - 细分16个领域（如计算机视觉）→ 1179个子任务（如图像分割） - 支持按**任务类型**检索最新SOTA模型（如目标检测任务下的YOLO系列）[^4] 3. **趋势追踪工具** - 按论文热度排序（GitHub星标增速） - 各任务**性能排行榜**（如ImageNet分类准确率TOP10模型）[^4] 4. **数据集与方法库** - 聚合主流数据集（COCO, MNIST等）及预处理代码 - 技术方法索引（如Transformer架构的变体实现）[^4] > **访问方式**：科淘网 → "数据分析/代码编程" → Papers with Code入口 [^1] --- ### **二、替代性资源推荐** | 平台 | 核心优势 | 适用场景 | |---------------|-----------------------------------|-----------------------| | **Hugging Face** | 预训练模型即插即用 | NLP/CV快速原型开发 | | **GitHub** | 原始代码仓库（搜索：`paper-name + official/pytorch`） | 深度代码审查 | | **Model Zoo** | 框架官方模型库（PyTorch/TensorFlow） | 工业级部署优化 | --- ### **三、高效使用技巧** 1. **代码验证步骤** ```python # 引用[3]提到的API客户端用法示例 from paperswithcode import PapersWithCodeClient client = PapersWithCodeClient() paper = client.paper_get("1905.11946") # 输入arXiv ID print(paper.repositories[0].url) # 获取首个代码库链接 ``` 2. **跨平台对照** 当Papers with Code未收录某论文时： - 在GitHub搜索：`"[期刊名] + 论文标题 + code"` - 检查论文末尾"Implementation"章节 ---
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