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这些文章是一段时间整理的，有的是拷贝别人翻译过的，有的是自己翻译的。放在这里，主要是再想看的时候较方便。另外，如果对其它人有帮助的话，也很好。很多拷贝过来的片断都没有标注来源，因为时间长了，懒得再去找源头了。如果冒犯了谁，我一定是无心的。请联系我，我会把相关的内容删除。图要一个一个传，，，这时候正在想着纹理所以有关段落会摘下来。后来明白我自己心里想的是局部特征，但是也不要删除了。Q

在所有深度网络中，卷积神经网和图像处理最为密切相关，卷积网在很多图片分类竞赛中都取得了很好的效果，但卷积网调参过程很不直观，很多时候都是碰运气。为此，卷积网发明者Yann LeCun的得意门生Matthew Zeiler在2013年专门写了一篇论文，阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络，并进行分析和调优。由于课题研究需要使用卷积网，本人凭自己的理解将该文翻译成了中文，内容没有严格对齐原文，

Fully Convolutional Networks forSemantic SegmentationHypercolumns for Object Segmentationand Fine-Grained Localization一个很好的思路！以前的CNN或者R-CNN，我们总是用最后一层作为class label，倒数第二层作为feature。这篇文章的作者想到利用每一层的信息。

2017/12/26 LRCN搞了好久终于运行通了（分类测试）！记录下来（win7,无GPU，caffe python）https://people.eecs.berkeley.edu/~lisa_anne/LRCN_video有关于ＬＲＣＮ下载与运行的全部说明，其中文翻译附在后面。（虽然很简单，但是，还是觉得汉语更容易看懂）只要照它的步骤做就可以了。但是，我搞了很久，出现了一些问题。