仙守

摘要： 本文来自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》，时间线为2017年2月。 该文很有意思，是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子。 假设给你一张人脸（没有告诉你多少岁）和一堆网上爬取的人脸图像（包含不同 阅读全文

摘要： 本文来自《Wasserstein GAN》，时间线为2017年1月，本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了，其解决了以往GAN训练困难，结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监督学习。当我们说学习概率分布，典型的思维是学习一个概率密度。这通常是通过定义一个概率密度的参数化族$(P_{ 阅读全文

摘要： 本文来自《towards principled methods for training generative adversarial networks》，时间线为2017年1月，第一作者为WGAN的作者，Martin Arjovsky。 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知 阅读全文

摘要： 本文来自《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》，是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品，时间线为2016年11月。 作者调研了条件对抗网络，将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法 阅读全文

摘要： 本文来自《Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold》，是大神Jun-Yan Zhu在2016年9月的作品。 0 引言 视觉交流在现在的社会发展中一直处于技术不够强大的现状，比如你想要去商场买个衣服，你想要告知导购衣服的颜 阅读全文

摘要： 本文来自《Adversarial Autoencoders》，时间线为2015年11月。是大神Goodfellow的作品。本文还有些部分未能理解完全，不过代码在AAE_LabelInfo,这里实现了文中2.3小节，当然实现上有点差别，其中one-hot并不是11个类别，只是10个类别。 本文提出“对 阅读全文

摘要： 本文来自《deep multi-scale video prediction beyond mean square error》，时间线为2015年11月，LeCun等人的作品。 从一个视频序列中预测未来的图像帧涉及到构建一个内部表征，该表征能够对准确对图片帧演化（如图像内容和动态）进行建模。这就是 阅读全文

摘要： 本文来自《MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices》,时间线为2018年11月。是作者分别来自CMU和uark学校。 0 引言 随着DCNN的普及，在目标检测，目标分割等领域都有不小的进步，然而其 阅读全文

摘要： 本文来自《MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices》，时间线为2018年4月。是北京交通大学和握奇数据公司的作品。 人脸发展至今，效果相比传统方法有了很大的提升， 阅读全文

摘要： 本文来自《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》，时间线为2018年1月。是洞见的作品，一作目前在英国帝国理工大学读博。 CNN近些年在人脸识别上效果显著，为了增强softmax loss的辨识性特征学习能力， 阅读全文