This is the main page for notes of papers on deep learning.

1. VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

   本篇论文主要探究卷积神经网络的深度对于大规模图像识别准确性的作用。本文主要的贡献在于通过增加大量使用3乘3卷积的网络层数（16-19层），来达到相比以前工作性能的大幅提高。卷积神经网络近年来在大规模图像和视频识别中取得了巨大的成功，这归功于大规模图片数据集的公开以及高性能的计算系统的开发。随着卷积神经网络在计算机视觉领域应用的增多，人们做了很多尝试，去提高原始AlexNet的性能。和以前的尝试不同，本论文中我们尝试着增加网络的层数来提高神经网络的性能。详见Paper Notes

2. Going Deeper with Convolutions

   本篇论文提出一种由Inception架构而成的深度卷积神经网络，在ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014上分类和检测上都取得了最好的效果。Inception这种架构最大的优点在节省了网络的计算开销。通过精心的设计，我们在增加了网络的深度和宽度的同时，保持计算量不变。 深度学习以及神经网络快速发展，人们不再只关注更给力的硬件、更大的数据集、更大的模型，而是更在意新的idea、新的算法以及模型的改进。 一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，这也就意味着巨量的参数。但是，巨量参数容易产生过拟合，也会大大增加计算量。 文章认为解决上述两个缺点的根本方法是将全连接甚至一般的卷积都转化为稀疏连接。早些的时候，为了打破网络对称性和提高学习能力，传统的网络都使用了随机稀疏连接。但是，计算机软硬件对非均匀稀疏数据的计算效率很差，所以在AlexNet中又重新启用了全连接层，目的是为了更好地优化并行运算。所以，现在的问题是有没有一种方法，既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，据此论文提出了名为Inception的结构来实现此目的。详见Paper Notes

3. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

   作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化，而学习的过程又要使每一层适应输入的分布，因此我们不得不降低学习率、小心地初始化。作者将分布发生变化称之为 internal covariate shift。大家应该都知道，我们一般在训练网络的时会将输入减去均值，还有些人甚至会对输入做白化等操作，目的是为了加快训练。白化的方式有好几种，常用的有PCA白化：即对数据进行PCA操作之后，在进行方差归一化。这样数据基本满足0均值、单位方差、弱相关性。作者首先考虑，对每一层数据都使用白化操作，但分析认为这是不可取的。因为白化需要计算协方差矩阵、求逆等操作，计算量很大，此外，反向传播时，白化操作不一定可导。于是，作者采用下面的Normalization方法。详见Paper Notes

4. googLeNet从V1-V4的演变过程

5. Deep Residual Learning for Image Recognition

   在图像分类中，往往要求神经网络需要比较深以达到好的效果，然而，随着网络层数的增加，梯度消失/爆炸的问题阻碍了模型的收敛。当然，可以通过标准的初始化和正则化层来基本解决解决梯度消失/爆炸的问题。然而随着神经网络深度的增加，却出现了精确度饱和的问题，而且会迅速的变差。这个实验结果让人一脸懵逼，直观上考虑两个神经网络，一个是浅层的神经网络，比如说20层，另一个与之对应的深层神经网络为56层，照理来说，56层的神经网络只要前面20层保持与浅层一样，后面36层，每层都做一个Indentity映射，这样就能保证训练误差不比20层的差。本文为了解决这个问题，引入了残差模块，并且根据此设计了残差网络。详见Paper Notes

6. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

   全卷积网络：从图像级理解到像素级理解。与物体分类要建立图像级理解任务不同的是，有些应用场景下要得到图像像素级别的分类结果，例如：1）语义级别图像分割(semantic image segmentation), 最终要得到对应位置每个像素的分类结果。2） 边缘检测, 相当于对每个像素做一次二分类（是边缘或不是边缘）。以语义图像分割为例，其目的是将图像分割为若干个区域, 使得语义相同的像素被分割在同意区域内。下图是一个语义图像分割的例子, 输入图像, 输出的不同颜色的分割区域表示不同的语义：背景、人和马。转自ZhiHu

1. Region-based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation

   《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Features），是物体检测领域曾经获得state-of-art精度的经典文献。这篇paper的思想，改变了物体检测的总思路，现在好多文献关于深度学习的物体检测的算法，基本上都是继承了这个思想，学习经典算法，有助于我们以后搞物体检测的其它paper。详见Paper Notes从RCNN到fast-rcnn再到最后的faster-rcnn，主要解决了以下问题：

   • RCNN解决的是，“为什么不用CNN做classification呢？”
   • Fast R-CNN解决的是，“为什么不一起输出bounding box和label呢？”
   • Faster R-CNN解决的是，“为什么还要用selective search呢？”

   演变详见。

2. Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

   本篇读书日记主要记录大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化，这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。详见Paper Notes

3. You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection

   作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的probability或者 confidence，如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等。

   YOLO不同于这些物体检测方法，它将物体检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标、box中包含物体的置信度和物体的probabilities。因为YOLO的物体检测流程是在一个神经网络里完成的，所以可以end to end来优化物体检测性能。

   YOLO检测物体的速度很快，标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。网络较小的版本Fast YOLO在保持mAP是之前的其他实时物体检测器的两倍的同时，检测速度可以达到155 FPS。

   相较于其他的state-of-the-art 物体检测系统，YOLO在物体定位时更容易出错，但是在背景上预测出不存在的物体（false positives）的情况会少一些。而且，YOLO比DPM、R-CNN等物体检测系统能够学到更加抽象的物体的特征，这使得YOLO可以从真实图像领域迁移到其他领域，如艺术。详见Paper Notes

4. SSD: Single Shot MultiBox Detector

   现流行的 state-of-art 的检测系统大致都是如下步骤，先生成一些假设的 bounding boxes，然后在这些 bounding boxes 中提取特征，之后再经过一个分类器，来判断里面是不是物体，是什么物体。

   本文提出的实时检测方法，消除了中间的 bounding boxes、pixel or feature resampling 的过程。虽然本文不是第一篇这样做的文章（YOLO），但是本文做了一些提升性的工作，既保证了速度，也保证了检测精度。

   本文的主要贡献总结如下：

   • 提出了新的物体检测方法：SSD，比原先最快的 YOLO: You Only Look Once 方法，还要快，还要精确。保证速度的同时，其结果的 mAP 可与使用 region proposals 技术的方法（如 Faster R-CNN）相媲美。
   • SSD 方法的核心就是 predict object（物体），以及其 归属类别的 score（得分）；同时，在 feature map 上使用小的卷积核，去 predict 一系列 bounding boxes 的 box offsets。
   • 本文中为了得到高精度的检测结果，在不同层次的 feature maps 上去 predict object、box offsets，同时，还得到不同 aspect ratio 的 predictions。
   • 本文的这些改进设计，能够在当输入分辨率较低的图像时，保证检测的精度。同时，这个整体 end-to-end 的设计，训练也变得简单。在检测速度、检测精度之间取得较好的 trade-off。 -本文提出的模型（model）在不同的数据集上，如 PASCAL VOC、MS COCO、ILSVRC， 都进行了测试。在检测时间（timing）、检测精度（accuracy）上，均与目前物体检测领域 state-of-art 的检测方法进行了比较。

   详见Paper Notes

5. R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

   这篇论文是NIPS 2016的一篇论文，主要贡献在于解决了“分类网络的位置不敏感性（translation-invariance in image classification）”与“检测网络的位置敏感性（translation-variance in object detection）”之间的矛盾，在提升精度的同时利用“位置敏感得分图（position-sensitive score maps）”提升了检测速度。

   详见Paper Notes

"Generative Adversarial Networks is the most interesting idea in the last ten years in machine learning"----Yann LeCun,Director,Facebook AI

基于此，废话不说，直接上论文代码列表

1. Generative Adversarial Nets 作何提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中我们同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D，G的训练过程是最大化D产生错误的概率。这个框架相当于一个极小化极大的双方博弈。在任意函数G 和D 的空间中存在唯一的解，其中G恢复训练数据分布，并且D处处都等于1/2。 详见Paper Notes推荐台大李宏毅教授的深度学习ppt

2. Conditional Generative Adversarial Nets 2014年，Goodfellow提出了Generative Adversarial Networks，在论文的最后他指出了GAN的优缺点以及未来的研究方向和拓展，其中他提到的第一点拓展就是：A conditional generative model p(x|c) can be obtained by adding c as input to both G and D。这是因为这种不需要预先建模的方法缺点是太过自由了，对于较大的图片，较多的pixel的情形，基于简单 GAN 的方式就不太可控了。于是我们希望得到一种条件型的生成对抗网络，通过给GAN中的G和D增加一些条件性的约束，来解决训练太自由的问题。于是同年，Mirza等人就提出了一种Conditional Generative Adversarial Networks，这是一种带条件约束的生成对抗模型，它在生成模型（G）和判别模型（D）的建模中均引入了条件变量y，这里y可以是label，可以是tags，可以是来自不同模态是数据，甚至可以是一张图片，使用这个额外的条件变量，对于生成器对数据的生成具有指导作用。 详见Paper Notes

3. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 图像到图像转换是一类视觉和图形问题，其目标是通过训练学习输入图片的风格，将其映射到框架类似的输出图片中。由于对于很多任务而言，配对训练数据可遇不可求，于是我们提出了一种在没有配对的情况下从来源域 X 到目标域 Y 进行图像转换的方式。我们的目标是实现 G:X→ Y，其中 G(X) 的图像分布与真是分布Y 难以区分。因为GAN的mode collapse问题，会导致输出G(X)值局限于非常小的一部分，导致映射非常不完全，我们将其以 F:Y→ X 的方式建立映射，同时引入循环一致性损失函数来推动 F(G(X))≈X（反之亦然）。详见Paper Notes。小插曲：关于这篇论文，本人还在公司内部算法讨论会上分享过，感兴趣的可以戳我

1. TextBoxes++: A Single-Shot Oriented Scene Text Detector 场景文字检测在文字识别中扮演中很重要的角色，和普通的物体检测不同的是，场景文字检测的难点主要在于，在自然图像中，文字的角度，大小以及长宽比各异。本篇论文提出了一种可以端到端训练的快速的检测任意角度文字的场景文字检测器。具体详见Paper Notes

2. CTPN: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 场景文字端到端的识别，主流方法都分为两部，即场景文字的检测和识别。作为识别的基础模块，场景文字检测也直是研究的热点，CTPN是发表在2016-ECCV中的一种场景文本算法，在水平文本检测方面性能较好Paper Notes