LAPGAN
LAPGAN
之后看的论文应该还是会回到GAN这个方向，本篇说的是 Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks。 LAPGAN作为一个参数式生成模型，能够生成高质量的natural im
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visualizing-and-understanding-convolutional-networks
最近这段日子发现看论文好多看不懂，从Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks到同一作者的Combining Markov Random Fields and Conv
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PRML-Homework
Purpose
这两周感觉效率偏低，GAN的论文看的迷迷糊糊还没有完全弄清楚，加上最近沉迷吃鸡，没有那个精力，心态（主要原因）去好好整一篇博客。所以…打算换个project来缓一缓断更的节奏。这个project是打算作为模式识别机器学习课程的一篇报告。说起这个课脑袋就很疼，一只脚踏入了挂科的深渊，希
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Image_Style_Transfer
A Neural Algorithm of Artistic Style
之前的几篇文章是用GAN技术来生成不同风格的艺术图片，GAN本身是一个比较大的方向，生成风格图片只是一个应用而已。最近读的两篇paper来自同一个作者Gatys的文章，一个15年A Neural Algorithm of Ar
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pix2pix
Pix2Pix
目前在做素描图片的生成，大概就是一张图片生成素描style。其实传统方法用二值化然后增加noise已经能够取得不错的效果(学姐就是这个做的，发了一篇B类的BestPaper)传统方法也会有一个问题：比如素描的阴影向量场的方向是固定的(传统方法生成需要给定一个方向)。想到用神经网络是否
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ResNet
ResNet引言
之前对ResNet网络架构有了解一些，大概知道它能在深度网络训练中解决梯度爆炸和消失的问题，至于为什么work,只明白了一个shotcut connection起的作用，关于数学背后的意义其实不知道。这次因为要复现Pix2Pix和CycleGAN,急急忙忙看了一些ResNet的文章
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DCGAN_And_WGAN
DCGAN AND WGAN前言(废话)
今天有个孩子说我好几天没更新了。转念一想，虽然断断续续地完善前一篇GAN也并不是无所作为,但也不能给别人博主很懒的印象啊。再一想，自己当初写博客的目的只是为了记录自己的学习，提出困惑，谈谈自己的理解。可能更多的‘草稿’作用而非教学意义。可，可…也是时候重新开
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GAN
GAN有关生成模型
对于非监督学习，生成模型指的是找到一个模型生成的分布跟数据的真实分布越接近越好。在接近的同时如果能够抓住真实数据集的重要特征，并能保持高的清晰度(这里指的是图片，当然也有文本的)，可以说这算是一个好的生成模型。举例说，给定一个人脸数据集，训练模型后，测试生成一张人脸照片，并且这张
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语义分割
语义分割
语义分割解决的问题是：对每一个像素进行分类。图片分割同样解决像素分类问题。区别在于，语义分割是监督学习，图像分割是聚类。语义分割的核心在于全连接卷积网络。
常用的语义分割数据集(VOC2012)
语义分割的数据集比较特殊，标注(label)是相应大小的图片。
一般用rand_crop来取
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目标检测
目标检测
一直觉得，图像分类比较简单，物体检测多分类很复杂，所以也不愿意花时间去研究。万事开头难，每个人都有自己擅长的学习方式，而我喜欢：细究一样东西前，先整体把握。so，这篇博客先整体上了解一下目标检测的几个算法，算法出现前后优化了什么，解决了什么样的局限性。
目标检测：分析图片里有什么，然后识
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