AI各领域开源论文合集（含论文地址、代码地址）
【摘要】 发现一篇好论文的时候，我们总是很迫不及待地想找到论文的开源代码，但是在github上一搜，可能搜出来很多代码，有些是根本不可用的。
那么找论文的开源代码，有没有什么好方法呢？
一个神奇的网站paperswithcode收录了很多State-Of-The-Art的论文和代码，直接搜索论文关键字就可以得到相关的论文和代码，还可以分领域进行搜索。
"不开源，就是耍流氓"，"开源，就是生产力"
发现一篇好论文的时候，我们总是很迫不及待地想找到论文的开源代码，但是在github上一搜，可能搜出来很多代码，有些是根本不可用的。
那么找论文的开源代码，有没有什么好方法呢？
下面三个方法可以帮助你：
（1）尽量使用论文原作的代码。下载论文，在论文pdf中搜索github、code、或www等网址相关的关键字，一般都开源代码的论文都会把代码网址写入论文；
（2）使用star数高的代码。如果论文原作没有提供代码，可以到github搜索算法的名称，按编程语言过滤，按star数排序，一般star数越高的越靠谱；
（2）使用issue较多的代码。如果某个代码库的issue较多，说明有很多人在用，可以点开issue了解这份代码库的情况，是基本功能跑不通，还是某些情况下的功能有问题，如果能跑通，就可以download下来试试。
找个论文的开源代码有时候还是有点费劲的，那么已经开源的经典论文有没有更好的办法找到开源代码呢？有！
一个神奇的网站paperswithcode收录了很多State-Of-The-Art的论文和代码，直接搜索论文关键字就可以得到相关的论文和代码，还可以分领域进行搜索，如下图所示是目标检测领域的搜索结果：
十分好用啊，查找结果很多，新论文的收录更新很及时，而且涉猎的领域也很广泛，跟AI相关的领域基本都收录了。
还有一个网站再分享一下，是CVPR2020开源项目合集，地址：https://github.com/amusi/CVPR2020-Code，项目目录如下：
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