深度学习论文阅读计划（超级天坑，待填）

最新推荐文章于 2024-06-21 12:45:44 发布

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写在前面

本文总结了自己在深度学习领域读过的一点论文，链接了自己或他人写的一些论文笔记也包含了对将来制定的论文阅读计划。将阅读笔记整理在一起是为了能融会贯通，力求梳理出统一解决某一类问题的技巧或思想，也为了成全自己在成长道路上的“满足感”。欢迎沟通，与君共勉。

Table of Contents

简要汇总

本章节以表格形式进行论文汇总归档，记录了论文阅读难度评级、论文中我记下来立马能想到的几个要点，以及阅读和做笔记的状态。

trick

主题

论文标题

难度评级

要点

是否读过

是否做笔记

trick

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

easy

1. 训练过程、模型结构、数据的一些trick

2. 低精度、大batch; 1乘1卷积的stide; label smoothing和cosine learning rate decay

$\checkmark$

$\times$

Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

$\times$

轻量网络

主题	论文标题	难度评级	要点	是否读过	是否做笔记
轻量网络	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经典结构

主题	论文标题	难度评级	要点	是否读过	是否做笔记
CNN经典结构	inception v1: v2: v3:
	resnet Deep Residual Learning for Image Recognition

目标检测算法

主题	论文标题	难度评级	要点	是否读过	是否做笔记
	YOLO系列
目标检测算法	Faster R-CNN系列
	SSD

anchor free

人脸识别算法

人脸识别真的是个深坑，各种loss层出不穷

主题	论文标题	难度评级	要点	是否读过	是否做笔记
人脸识别算法	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]
各种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