2018 年度 GtiHub 开源项目 TOP 25：数据科学 & 机器学习( 九 )_：2018年度GtiHub开源项目TOP25：数据

用 18 秒时间训练一个深度学习模型？与此同时还不使用高端的计算资源？相信我，现在可以实现了。Fast.ai 公司的 Jeremy Howard 和他的学生团队在热门的 ImageNet 数据集上创建了一个模型，表现甚至超过了 Google 的方法。

我建议你至少过一下这个开源项目，了解一下这些研究者是怎样构建代码的。并非每个人都拥有多个 GPU（有的人甚至一个也没有），因此对于「小虾米」来说，这个开源项目意义重大。

目标检测论文的完整集

开源地址：https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

这是另一个研究论文集开源项目，它往往能帮助你了解所选择的研究课题在多年时间跨度里发生了怎样的演变，同时这个一站式历史记录正好可以帮助你了解目标检测在多年时间里经历的变化。它完整地收集了 2014 年至今的论文，甚至也尽可能地收集了每篇论文对应的代码。

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