论文阅读：ICNet
引言ICNet是一个专注于实时语义分割的模型，这意味着它的运行速度更快，模型更小，参数量也更少。但是这些指标的提升难免会带来性能精度的下降，于是作者提出了一种级联式的网络架构帮助恢复图像边缘等细节信息。本文作者为Hengshuang Zhao, Xiaojuan Qi, Xiaoyong Shen, ...
论文阅读：ENet
引言如语义分割之类的像素级别的分类任务已经有了很多的发展，现有的模型都在朝着越来越高的精度发展。但是这样的任务对于嵌入式设备也有着重要的应用，所以做到实时语义分割就是必不可少的环节，但是大多数模型都是朝着高精度去的，在实时性上非常的差。基于实时语义分割的问题，作者提出了一种轻量级的网络结构，有着非常 ...
论文阅读：deeplabv3+
引言deeplabv3+是用于语义分割的deeplab的最新版本，其中加入了类似于U-net思想的解码器结构以及对于编码器中的Xception进行调整。该文章由谷歌团队发表，作者为Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou, Florian Schr ...
Gan网络全局最优解推导
引言本文是对GAN网络中目标函数全局最优解情况的推导，推导过程在原论文有给出。这里再对其进行一个推导。
推导首先重新看一下目标函数$$\underset Gmin\underset Dmax V(D,G)=E_{x_\tilde{} p_{data}}(x)[logD(x)]+E_{z\tilde{ ...
论文阅读：u-net
引言 本论文介绍了一种U型网络结构，用于语义分割。它其实基于一种编码与解码的思想，可以有效的结合低分辨率的信息和高分辨率的信息，能够更好的分割图像边缘。它与FCN同一年提出，在思想上上也类似，但是u-net用了完全对称的结构，以及在拼接图像时用的不是像素的相加，而是通道的叠加，在我实际使用过 ...
论文阅读：DCGAN网络
引言本篇文论文所介绍的DCGAN网络就是在GAN网络的基础上进行改进并引入了图像的卷积操作，即把CNN与GAN网络很好的结合起来，使得网络的生成器最终可以从随机噪声中生成一张以假乱真的图片。该论文作者Alec Radford & Luke Metz。作者在文章中并没有对DCGAN网络的具体原 ...
论文阅读：Generative Adversarial Nets
引言这篇论文是生成对抗(GAN)网络的奠基之作，它提出了一种全新生成的思想，时至今日都是深度学习中热门的一种模型。它的作者是Ian J.Goodfellow, Jean Pouget-Abadie*, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil ...
论文阅读：AdderNet：Do We Really Need Multiplications in Deep Learning？
引言如今的卷积神经网络(CNN)的卷积操作中包含了大量的乘法，虽然已经有很多轻量级的网络(如MobileNet)提出来，但是乘法的开销依旧是难以忽视的，要在轻量级设备本地进行深度学习应用，需要使得计算速度进一步加快，于是本论文提出了使用加法操作代替乘法操作，本论文的作者是Hanting Chen,Y ...