無論你是學習機器學習還是深度學習，看學術論文必不可少。作為 AI 初學者而言，如何挑選更適合自己、更容易學習的 AI 論文尤為重要！真的會起到事半功倍的效果。
今天給大家推薦一個非常不錯的 GitHub 開源專案：TopPaper。該專案匯聚了 AI 方向重點核心的論文，方便初學者查閱和下載，節約了很多時間。
首先放上該專案的地址：
https://github.com/qiulinzhang/TopPaper
目錄：
該 TopPaper 專案主要聚焦 AI 領域，主要內容包括：傳統演算法、CNN、視覺中的 Transformer、NLP 中的 Transformer 和自注意力、等等。
下面分別來看一下！
0. 傳統演算法
傳統演算法作者列舉了 3 個，分別是：SIFT、HOG、SURF，相應的 Paper 連結已經列出，同時也有該演算法發表的期刊和年份資訊。
1. CNN
1.1 影像識別
1.1.1 網路架構
這部分主要列舉卷積神經網路比較核心的網路結構，例如：LeNet、ImageNet、AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet 等。
1.1.2 資料集、資料增強、技巧
這部分主要列舉卷積神經網路常見的資料集、資料增強演算法和一些調參技巧等。
1.2 目標檢測
目標檢測是 CNN 應用的重要場景之一。關於目標檢測的 AI 論文很多，作者列舉了經典的 Fast RCNN 、SSD、YOLO 等卷積神經網路結構。
1.3 目標分割
作者列舉了目標分割領域相應的神經網路結構，例如：FCN、Unet、RefineNet 等。
1.6 人臉識別
人臉識別方向，作者列舉了 DeepFace、FaceNet、ArcFace 等網路結構。
2. 視覺中的 Transformer
3. NLP 中的 Transformer 和自注意力
總結
總的來說，這份 AI 初學者經典論文列表非常不錯，作者精心整理幫助我們節省了很多時間。在我們查閱某一 AI 應用領域相關論文的時候，這是一份很不錯的參考資料，方便我們查閱。
希望這份資源對你有用，最後再次放上該 TopPaer 專案的開源地址：
https://github.com/qiulinzhang/TopPaper
