紹介

どんなの

Papwers With Code というサイト。現在のAI研究がどんな研究がされているのか見れる。 AI研究の最先端の論文のとコードのリンクがセットでのっている。論文はだいたいarxivというサイトにある論文のリンクが張ってある。arxivはプレプリントを投稿できるサイト。コードはgithubで公開されているもの。コードはない時もあれば、色々な人が再実装していて、複数ある時もある。フレームワークもpytorchやtensorflowなど様々。pytorchでの実装が欲しいけど、tensorflowの実装しかないこともある。

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分野ごとのページ

Browse the State-of-the-Art in Machine Learning | Papers With Code

sota(state-of-the-art)は最先端という意味で、色々な分野の最先端の研究を見つけられる。Computer Vision(画像とか動画とか扱っている)やNatural Language Processing(自然言語処理)などの分野にわかれていて、その中にその分野のタスクがある。Computer Visionの分野だと、Image Classification(画像分類) やObject Detection(物体検出)などのタスクがある。

f:id:msdd:20191228005325p:plain — 分野ごとに分かれている

タスクページ

そのタスクの中の１つimage classificationのページでを見てみる。image classificationのタスクは、与えられた画像に1つのラベルを割り当てていくタスクで、猫画像なら猫というラベルを付けるタスク。leaderboardにそのタスクごとのデータセットがのっている。image classificationのデータセットは、mnist(0から9までの10クラスのラベルが割り振られた白黒画像)やImageNet(1000クラスのラベルが割り振られた画像)などがあり、それぞれ個別のページがある。

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データセットページ

ImageNetというデータセットのページを見てみると、上のグラフに円がいくつもある。この円が提案された手法で、横軸が提案された時期で、縦軸がデータセットでの指標となるもので、今回の場合は精度。一番上の線で結ばれているものがsotaのものの推移。様々な手法が提案されて、精度が上がっていっていることがわかる。しばらくしてまた見に来ると、新しいものが出てきて、sotaになってたりする。進歩がすごく早い。