3000+數據集檢索，分類工具，外加SOTA代碼實現。
前段時間，學術圈的"圖片誤用"，也是給我整蒙了。本來不想表達意見的，這不看到AI領域欣欣向榮的場景，嘮嘮嗑吧。

知道卷，一直以來學術圈就很卷！但是我是萬萬沒想到卷成這樣了。簡直顛覆認知！
再看看AI領域，臥槽，這簡直不要太友好！提供開源代碼，各種方式保證你能夠復現。這。。。能夠幾個學科像AI這樣開源。

就這樣，還有說人工智能是泡沫的，我也是服了。

有時候想想自己也蠻幸運的，AI這個方向給人的進步太快了，現在資料也多，各種培訓機構的視頻，上小B站也能有白嫖的。

接下來要介紹一個良心工具！

在2020-05-08日，我介紹了一篇關于Papers With Code這個超級良心的實用科研工具的文章。

上一次更新是更新每個研究方向的最頂尖的前沿論文以及代碼實現。

這一次更新是更新數據集檢索功能。

從圖像、文本、視頻、音頻、醫藥、3D、圖網絡、強化學習控制環境等等各個方面做了分類以及檢索，共有3000+，覆蓋整個AI各個主流方向。

當然針對每個數據集，都有state-of-the-art的論文連接和代碼實現鏈接。簡直就是比親導師還親。

以強化學習的基準環境Arcade Learning Environment來看一下，居然提供了56中基準實現方案，每個都含有論文和代碼：

簡直了！不僅如此，它還可以按照任務進行分類：有問答、圖像分割、目標檢測、姿態估計、閱讀理解、文本生成、領域自適應、自動駕駛、數據增強、語音辨識、機器翻譯、多任務學習、文本分類、文本生成、等等等等。。。。。。。太多了。

真的是一站到手，天下我有！尤其是對于剛接觸這個領域的小伙伴，簡直不要太好！

迅速定位到自己的研究方向，然后定位到前沿論文，然后看看別人的實現代碼，再改吧改吧，寫一篇自己的論文，這一條龍服務！天地良心！

網址：https://paperswithcode.com/。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的最新SOTA模型和实现代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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