지난 10년간의 ML 논문을 주제별 한 페이지로 정리했습니다: 벤치마크 기록, 시도된 내용, 리뷰어가 기대하는 바 [P]
요약
본 자료는 2016년 이후 주요 ML 학회(ICML, NeurIPS 등) 논문 약 109k개를 주제별로 그룹화하고 분석한 리서치 맵입니다. 각 주제 페이지에서는 수많은 논문의 결과 테이블과 ablation 데이터를 추출하여 제공합니다. 이를 통해 특정 기술 분야의 연구 트렌드 변화와 최고 성능 기록을 한눈에 파악할 수 있는 학술적 자료입니다.
핵심 포인트
- 2016년 이후 주요 ML 학회 논문(약 109k)을 주제별로 통합 정리했습니다.
- 각 주제 페이지에서 결과 테이블과 ablation 데이터를 추출하여 제공합니다.
- 시간 경과에 따른 최고 성능 기록 변화와 연구 트렌드를 추적할 수 있습니다.
- Gaussian splatting 같은 최신 기술의 발전 과정을 상세히 확인할 수 있습니다.
저희가 오랫동안 작업해왔으며 오늘 공개합니다. 저희는 2016년 이후 ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, AAAI에서 채택된 모든 논문(약 109k)을 가져와 약 1,260개의 주제로 그룹화하고, 이 중 79k개 논문의 전문 텍스트에서 결과 테이블과 ablations를 추출했습니다. 리서치 맵은 단순히 그룹화를 보여주지만, 각 주제 페이지는 논문들이 실제로 보고하는 내용을 담고 있습니다. 여기 compact/efficient Gaussian splatting에 대한 자료가 있습니다: https://atlas.scime.ai/research/3d-vision/gaussian-splatting/compact-and-efficient-gaussian-splatting 이 페이지에서 확인할 수 있는 몇 가지 내용은 다음과 같습니다:
- 해당 주제의 논문 수가 2023-24년의 29개에서 2025-26년에는 240개로 증가했습니다.
- 시간이 지남에 따라 각 벤치마크별로 보고된 최고 수치를, 이를 달성한 논문과 함께 보여줍니다. 예를 들어 Deep Blending PSNR은 거의 변하지 않았습니다 (30.42 → 30.45).
- 최근 논문의 ablations를 포함하여 성능을 저하시킨 경우도 확인할 수 있습니다.
- 최근 논문들이 비교하는 대상: 113개 중 38개가 3DGS를 베이스라인으로 사용하며, 이후 2DGS, Scaffold-GS, Mip-Splatting 등을 사용합니다.
- 해당 주제에 대한 최신 arXiv preprint와 주요 논문의 BibTeX 파일도 제공됩니다.
이 페이지들은 추출된 수치로 계산되었으며, 모든 수치는 해당 논문으로 연결됩니다. 추출 과정이 완벽하지 않으며 서로 다른 논문의 수치가 항상 비교 가능한 것은 아니므로, 리더보드라기보다는 시작점으로 간주해 주십시오. 무료이며 가입할 필요가 없습니다. 전체 주제 목록: https://atlas.scime.ai/research
만약 특정 주제에 대해 잘 알고 계시거나 뭔가 이상하다고 생각되는 부분이 있다면 알려주세요. 지금으로서는 그것이 가장 유용한 피드백입니다.
제출자: /u/latenticlabs [link] [comments]
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