[ML/DL] 딥러닝 최신 연구 동향 및 모델 참고 사이트

머신러닝 딥러닝 관련 최신 연구 동향과 모델을 파악하기 위한 방법/사이트들을 정리해 보았다.

 

1. 논문
   주요 학술 지식 웹사이트인 arXiv나 IEEE Xplore와 같은 플랫폼에서 모델의 성능과 특징에 대한 정보를 담은 논문을 찾아볼 수 있다.
   
   • arXiv : https://arxiv.org/
   • IEEE Xplore : https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp
     
     
     
2. 컴퓨터 비전 컨퍼런스
   컴퓨터 비전 분야의 주요 컨퍼런스인 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition), ICCV(International Conference on Computer Vision), ECCV(European Conference on Computer Vision) 등에서 발표된 논문들을 통해 최신 모델의 성능과 유명도에 대한 정보를 얻을 수 있다.
   
   
   
   
3. 공개 모델 저장소
   TensorFlow Hub, PyTorch Hub 등과 같은 모델 저장소에서 다양한 딥러닝 모델과 그에 대한 성능 정보를 제공한다.
   
   • PyTorch Hub :  https://pytorch.kr/hub/
   • TensorFlow Hub : https://www.tensorflow.org/hub?hl=ko
     
     
     
4. 온라인 포럼과 커뮤니티
   Reddit의 r/MachineLearning, Stack Overflow, Quora와 같은 온라인 포럼에서 딥러닝 모델에 대한 최신 정보와 사용자들의 경험을 얻을 수 있다.
   
   • Reddit r/MachineLearning : https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
   • Stack Overflow : https://stackoverflow.com/
   • Quora : https://www.quora.com/
     
     
5. 기술 블로그와 미디어
   기술 회사들은 자체 기술 블로그나 미디어 채널을 통해 최신 딥러닝 모델에 대한 정보를 제공하기도 하는데, TensorFlow, PyTorch, Google AI Blog, OpenAI Blog 등에서 최신 정보를 얻을 수 있어요.
   
   
   
6. Papers with Code : https://paperswithcode.com/
   Papers with Code는 논문과 코드를 함께 제공하는 플랫폼으로, 다양한 딥러닝 모델의 성능과 관련된 정보를 제공해준다.