深度學習論文閱讀計劃（超級天坑，待填）

寫在前面

本文總結了自己在深度學習領域讀過的一點論文，鏈接了自己或他人寫的一些論文筆記也包含了對將來制定的論文閱讀計劃。將閱讀筆記整理在一起是爲了能融會貫通，力求梳理出統一解決某一類問題的技巧或思想，也爲了成全自己在成長道路上的“滿足感”。歡迎溝通， 與君共勉。

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Table of Contents

寫在前面

簡要彙總

trick

輕量網絡

 CNN經典結構

目標檢測算法

人臉識別算法

視頻處理算法

圖像對抗算法

詳細彙總

trick

分類網絡訓練技巧

目標檢測訓練技巧

輕量型網絡

輕量型網絡綜述

squeezenet

shufflenet

mobilenet

xception

經典CNN結構

inception系列綜述

人臉識別

人臉識別發展綜述

人臉識別loss綜述

目標檢測

one-stage

two-stage

anchor-free

提問

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 簡要彙總

本章節以表格形式進行論文彙總歸檔，記錄了論文閱讀難度評級、論文中我記下來立馬能想到的幾個要點，以及閱讀和做筆記的狀態。

trick

主題	論文標題	難度評級	要點	是否讀過	是否做筆記
trick	Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks	easy	1. 訓練過程、模型結構、數據的一些trick 2. 低精度、大batch; 1乘1卷積的stide; label smoothing和cosine learning rate decay
	Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

輕量網絡

主題	論文標題	難度評級	要點	是否讀過	是否做筆記
輕量網絡	SqueezeNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size
	MobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
	ShuffleNet ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
	Xception Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

 CNN經典結構

主題	論文標題	難度評級	要點	是否讀過	是否做筆記
CNN經典結構	inception v1: v2: v3:
	resnet Deep Residual Learning for Image Recognition

目標檢測算法

主題	論文標題	難度評級	要點	是否讀過	是否做筆記
	YOLO系列
目標檢測算法	Faster R-CNN系列
	SSD
anchor free

人臉識別算法

人臉識別真的是個深坑，各種loss層出不窮

主題	論文標題	難度評級	要點	是否讀過	是否做筆記
人臉識別算法	DeepFace DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
	DeepID 系列 Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes [Yi Sun et al., 2014] Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification [Yi Sun et al., 2014] Deeply learned face representations are sparse, selective, and robust [Yi Sun et al., 2014] DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks [Yi Sun et al., 2015]
	FaceNet(Triplet Loss) FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering [Florian Schroff et al., 2015]
	SphereFace(A-Softmax) SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition(A-Softmax loss) [Weiyang Liu al., 2017]
	ArcFace ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition [Jiankang Deng al., 2018]
各種loss	Contrastive Loss
	Center loss A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition [Yandong Wen et al., 2016]
	L-Softmax Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks(L-Softmax loss) [Weiyang Liu al., 2017] code

視頻處理算法

主題	論文標題	難度評級	要點	是否讀過	是否做筆記
	C3D
	P3D
	TSN

圖像對抗算法

主題	論文標題	難度評級	要點	是否讀過	是否做筆記

 

 

 

詳細彙總

trick

分類網絡訓練技巧

• Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

鏈接：https://arxiv.org/abs/1812.01187

摘要：訓練分類網絡時一些trick，主要從訓練過程、模型結構兩方面展開，也包含了一些數據方面的細節。

筆記：待寫

他人筆記參考：

知乎專欄、博客

目標檢測訓練技巧

• Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

鏈接：https://arxiv.org/abs/1902.04103

摘要：目標檢測的trick

筆記：待寫

他人筆記參考：

知乎專欄、博客

輕量型網絡

輕量型網絡綜述

博客1、

squeezenet

shufflenet

mobilenet

xception

經典CNN結構

inception系列綜述

博客1、

人臉識別

人臉識別發展綜述

• 論文合集： https://github.com/L706077/DNN-Face-Recognition-Papers
• 參考資料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36416906

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24816781

人臉識別loss綜述

• 參考資料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34404607

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34436551

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34717205

目標檢測

真的是深坑，更新實在太快了

• 論文合集：

鏈接	描述
https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection	根據年份分類

• 論文+代碼實現

鏈接	描述
https://github.com/amusi/awesome-object-detection	根據模型系列分，並且有代碼實現

one-stage

two-stage

anchor-free

• DenseBox
• YOLO
• CornerNet
• ExtremeNet
• FSAF
• FCOS
• FoveaBox

提問

問題	解答
anchor-free和one-stage等同嗎？