[We-Co] Paper with Code - 딥러닝 논문 참고 사이트, AI 논문, SOTA

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.

오늘은 paper with code의 사용법에 대해서 포스팅 해보겠습니다.

해당 사이트는 AI관련 논문을 소개하고, 성능과 코드 등을 확인할 수 있는 사이트입니다.

또한 해당 분야의 SOTA를 확인할 수 있습니다. SOTA에 관해서는 다음에 자세히 알아보도록 하겠습니다.

 

논문뿐만아니라, 다양한 Dataset도 확인할 수 있어 AI 개발자나 관심있는 분들은 필수로 알아야되는 사이트라고 생각합니다. ㅎㅎ 

 

Papers with Code - The latest in Machine Learning

 

위에 링크가 papers with code의 공식 사이트 입니다!

천천히 사용법을 설명드리도록 하겠습니다.

사이트에 들어가게되면 바로 AI 논문을 소개하는 글들이 있습니다.

 

위에 Brower State... Datsets ... Methods ..

메뉴도 확인할 수 있습니다.

또한, Top, Social, new, Greatest 순으로 항목을 확인할 수 있습니다!

실시간의 AI 기술들을 확인할 수 있어 엄청 흥미롭습니다.

 

 

 

저는 주로 Dataset과 내가 사용하기 위한 Model의 성능과 Github 링크를 확인하는데 주로 사용합니다.

Dataset을 확인하는 방법을 알려드리도록 하겠습니다.

위에서 언급했던 Datasets의 메뉴를 클릭하시면 아래 이미지로 이동하게됩니다. ( CIFAR-10 )

 

Search for datasets 항목에 원하는 데이터 항목을 입력하고 검색하시면 됩니다.

오른쪽 리스트에서 하나를 클릭해서 들어가게되면

데이터 셋에 대한 설명이 나오고 Benchmarks 항목에서 

해당 데이터셋을 이용하여 결과 값을 나타내는 모델들 순위가 나타냅니다.

그 항목중 하나를 선택하면 ( Image Classfication )

 

 

 

해당 모델에 대한 발전된 모습을 확인할 수 있으며

확률이 지속적으로 상승하는 것을 볼 수 있습니다.

 

 

스크롤을 더 내려보면 해당 화면을 볼 수 있는데

해당 데이터 셋을 활용하여 결과 정확도가 가장 높은 순으로 랭크가 보여집니다.

현재 CIFAR-10의 데이터 셋을 활용하여 VIT-L/16 Model이 99.70%의 정확도로 1위로 랭크되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

해당 논문을 확인할 수 있으며, 밑에 Code의 파란색 고양이모양 Github로 연결되어 있는 것도 확인할 수 있습니다.

 

저는 이렇게 해당 사이트를 통해서 얼굴 인식을 위한 데이터 셋을 선정하고, 

그 해당 데이터 셋을 활용한 모델 순위를 확인하고 어떠한 모델들이 있는지, 정확도는 어떤지, 예제 소스 등 활용하고 있습니다!

AI 관련 좋은 사이트가 있으면 추천해주세요~