最新SOTA模型和实现代码
3000+数据集检索，分类工具，外加SOTA代码实现。
前段时间，学术圈的"图片误用"，也是给我整蒙了。本来不想表达意见的，这不看到AI领域欣欣向荣的场景，唠唠嗑吧。
知道卷，一直以来学术圈就很卷！但是我是万万没想到卷成这样了。简直颠覆认知！
再看看AI领域，卧槽，这简直不要太友好！提供开源代码，各种方式保证你能够复现。这。。。能够几个学科像AI这样开源。
就这样，还有说人工智能是泡沫的，我也是服了。
有时候想想自己也蛮幸运的，AI这个方向给人的进步太快了，现在资料也多，各种培训机构的视频，上小B站也能有白嫖的。
接下来要介绍一个良心工具！
在2020-05-08日，我介绍了一篇关于Papers With Code这个超级良心的实用科研工具的文章。
上一次更新是更新每个研究方向的最顶尖的前沿论文以及代码实现。
这一次更新是更新数据集检索功能。
从图像、文本、视频、音频、医药、3D、图网络、强化学习控制环境等等各个方面做了分类以及检索，共有3000+，覆盖整个AI各个主流方向。
当然针对每个数据集，都有state-of-the-art的论文连接和代码实现链接。简直就是比亲导师还亲。
以强化学习的基准环境Arcade Learning Environment来看一下，居然提供了56中基准实现方案，每个都含有论文和代码：
简直了！不仅如此，它还可以按照任务进行分类：有问答、图像分割、目标检测、姿态估计、阅读理解、文本生成、领域自适应、自动驾驶、数据增强、语音辨识、机器翻译、多任务学习、文本分类、文本生成、等等等等。。。。。。。太多了。
真的是一站到手，天下我有！尤其是对于刚接触这个领域的小伙伴，简直不要太好！
迅速定位到自己的研究方向，然后定位到前沿论文，然后看看别人的实现代码，再改吧改吧，写一篇自己的论文，这一条龙服务！天地良心！
网址：https://paperswithcode.com/。
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