目录
一、学术论文资源获取
1. Paper with code
2. Google Scholar
3. arXiv
4. CVF的顶级会议论文（CVPR、ICCV、ECCV这些CCF A的顶会）
5. IEEE旗下的期刊和会议 IEEE Xplore
6. Web of Science
7. 其他的一些跟医学相关可以搜论文的：
二、数据集：竞赛与挑战
1. Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community
2. Grand Challenge
3. CodaLab - Home
4. 其他的一些医学的数据集网址
三、开源项目与代码
1. GitHub
2. CSDN - 专业开发者社区
3. Stack Overflow
4. 首页 - 知乎
网址：https://paperswithcode.com/
Paper with Code 收集了大量的学术论文，并将其与对应的代码库相链接。而且有基准测试和排行榜。根据任务和数据集的不同，网站上会有相关算法的排行榜，展示最新的研究成果及其性能。
网址：https://scholar.google.com/
Google Scholar 是一个广泛使用的学术搜索引擎，它能够检索到各种学术文章、论文、书籍和报告。要翻墙。经常用来搜参考文献的bibtex。
镜像网址：Glgoo学术搜索
网址：https://arxiv.org/
arXiv 是一个预印本服务器，提供了很多论文预印本。有很多论文都可以在arXiv上面找到pdf，可以非常方便的下载，不需要翻墙。
CVF Open Access
CVF Open Access 是计算机视觉基金会（Computer Vision Foundation）提供的开放获取期刊和会议论文的存储库，专注于计算机视觉和图形学领域。该平台旨在促进研究成果的广泛传播和共享。CVF Open Access
IEEE Xplore 是由电气和电子工程师协会（IEEE）提供的一个数字图书馆，包含广泛的工程和技术领域的文献，包括期刊、会议论文和标准。它是研究人员和工程师获取最新研究成果和技术信息的重要资源。
Web of Science
Web of Science 是一个综合性的学术研究平台，提供对多学科文献的索引和引用分析服务。它覆盖了大量的学术期刊、会议记录和书籍，是研究人员进行文献检索和引文分析的重要工具。
查看期刊的影响因子和sci分区的权威！！别到处百度啦，找半天找不到还有可能几年前的，还有错的，要用学校的账号登录这个嘎嘎快
PubMed
Kaggle 是一个数据科学竞赛平台，它定期举办各种数据科学和机器学习竞赛。对于计算机视觉研究者来说，Kaggle 提供了丰富的数据集和实际问题，是锻炼技能和学习新方法的好地方。
ImageNet 是一个大型的医学图像比赛数据库，生物医学成像中机器学习解决方案的端到端开发平台。要报名参赛才能下载数据集，要获得报名资格要先学好docker。
CodaLab 是一个开源平台，专注于促进机器学习和数据科学的实验和竞赛。CodaLab 提供了一个便于组织和参加机器学习竞赛的环境。研究人员和组织可以创建竞赛，参与者可以提交他们的解决方案并进行实时评估。系统内置了自动评分功能（一般都是交docker镜像），可以根据预设的评价指标对提交的解决方案进行打分。
Home - MICCAI FLARE 2022 - Grand Challenge
医疗图像数据集 MedMNIST - Heywhale.com
GitHub 是一个代码托管平台，它不仅是版本控制的工具，也是开发者交流和协作的社区。在 GitHub 上，研究者可以找到大量的开源项目，参与讨论，甚至贡献自己的代码。一般要翻墙才行，有国内的相似的网址 gitee：Gitee - 基于 Git 的代码托管和研发协作平台
可以找教程，找一些数据集，找问题解决方法，找复现代码的一些细节问题，找经典论文的一些解析（先自己看了再说，别以这个为标准再去看论文）
Stack Overflow 是一个编程问答社区，它汇集了全球开发者的智慧。对于计算机视觉研究者而言，Stack Overflow 是解决编程问题、交流技术心得的重要平台。
这个上面有一些很牛逼的大佬会分享自己的顶会顶刊论文讲解，看一遍豁然开朗，看两遍计上心头，看三遍羽化登仙（/doge）
到此这篇code 网站（paper with code网站）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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