本文是2017年三月发表在自动化学报上的一篇文章，可以作为lan GoodFellow NIPS2016演讲文档后的阅读延伸，加入了2017年最新的GAN研究概述，文章从GAN的工作原理，当前的实现模型和变种，优点和不足，以及应用方面展开阐述。其他内容基本都已经在lan GoodFellow NIPS2016演讲中涉及，我觉得文中有一份对GAN变种的概述框图不错，特截取出来分享：
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原作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上（点击查看）、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图…
caffe log输出参考：http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50482150mac下用xcode开发caffe：http://coldmooon.github.io/2015/08/14/compile_caffe_cpp/Xcode编译Undefined symbols for architec…
1. https://blog.csdn.net/computerme/article/details/78645445 这个很全，感谢作者 2. 问题：我遇到的 WITH_PYTHON_LAYER=1 make all -j&& make pycaffe 问题 CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so pyt…
y下载 https://github.com/BVLC/caffe https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip gcc caffe安装 有2个问题 ：1，镜像系统类型，版本要求2，是否使用cudnn(gpu) caffe要调用cudnn部分文件编译 (如用，cuda cudnn版本要求) ubuntu…
（未完待续中） 这个系列的缘由，是我在学习DCGAN时，隐约觉得神经网络及实践并没有想象得那么难………入门比起SLAM领域要好很多。 同时，对于GAN这个话题，有太多的故事可以讲，不同的模型DCGAN、CGAN、ACGAN、WGAN等等，而且有很多不同的应用场景。 这里，本博客将主要涉及用GAN生成假图片的任务。 先留个名。。。。有空的话争取暑假期间完成整理…
PS：所有问题均在caffe-windows下产生 1、为什么AlexNet中，InnerProduct_Layer(fc8)层的输出可以直接作为Accuracy_Layer层的输出？ 答：首先，我们要搞清楚，全连接层的输出是什么。全连接层的操作其实也是卷积操作，只不过要求卷积核的尺寸与输入进来的FeatureMap相同，因此全连接层输出的向量大小为1*1。…
深度学习是什么？ 深度学习既指深度神经网络，也指机器学习的其他分支，如深度强化学习。一般来说，它通常指的是深度神经网络。 神经网络是一组算法，大致模仿人脑，旨在识别模式。他们通过一种机器感知，标记或聚类原始的输入来解释感官数据。它们识别的模式是数字的，包含在矢量中。所有现实世界的数据，无论是图像、声音、文本还是时间序列，都必须转换成矢量。 神经网络可以帮助我…
明火烟雾目标检测项目，可在不同设备上自适应。 明火烟雾目标检测项目部署 目录 明火烟雾目标检测项目部署 1. 拉取Docker PyToch镜像 2. 配置项目环境 2.1 更换软件源 2.2 下载vim 2.3 解决vim中文乱码问题 3. 运行项目 3.1 拷贝项目到容器中 3.2 安装项目所需的工具包 3.3 启动项目 4.搭建项目镜像 4.1 Doc…
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