논문을 검색하고, 성능을 찾아보고, 또 비교하고 하는 작업은 사실 굉장히 피곤한 작업입니다.

특히 인력을 갈아 넣지 않는이상 혼자서 한 분야의 모든 논문을 서베이하고, 성능을 비교분석하는 것은 정말 어려운 일이죠. 

거기다 각종 지표들, 그리고 데이터셋들에 대해서 검색하고 읽을 만한 논문을 선정하는 작업자체가 굉장히 번거롭고 어렵습니다.

ML 계열에서 이런 것을 대신해줄 수 있는 사이트가 있습니다. 

 

 

Papers with Code - The latest in Machine Learning

Papers With Code highlights trending Machine Learning research and the code to implement it.

paperswithcode.com

해당 사이트에서는 각 영역별로 세부 task를 나누고

 

사이트에서 여러 데이터셋, 지표등을 활용해서 논문의 성능을 보여줍니다. 

뿐만아니라 여기 등록된 대부분의 paper는 코드까지 포함하고 있어서 쉽게 코드를 참고할 수 있어서 더욱 좋죠.

각 데이터셋 별로 최고의 SOTA를 달성한 논문과 코드를 리스트업해줍니다.

논문을 찾기 막막하거나, 완전히 새로운 도메인의 연구를 시작했다면 정말 큰 도움이 될 사이트입니다.

사실 이런사이트가 없었다면 서베이부터 읽어야 했을 것이고, 심지어 서베이가 나오지 않는다면 매번 새 논문들을 뒤적거려야 했겠죠... 

알맞는 지표나 데이터셋 차즌ㄴ데에도 활용할 수 있습니다.

다들 연구 화이팅

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