<div id="qo0qy"><small id="qo0qy"></small></div>
<strong id="qo0qy"><div id="qo0qy"></div></strong>
<div id="qo0qy"><wbr id="qo0qy"></wbr></div>
<small id="qo0qy"></small>
<div id="qo0qy"><div id="qo0qy"></div></div>
<small id="qo0qy"><wbr id="qo0qy"></wbr></small>
<xmp id="qo0qy"><div id="qo0qy"></div>
<small id="qo0qy"><wbr id="qo0qy"></wbr></small>
<wbr id="qo0qy"></wbr><xmp id="qo0qy"><wbr id="qo0qy"></wbr>

henucs的個人博客分享 http://www.1023u.com/u/henucs

博文

GAN的二十個主要資源(河南大學 張重生 )

已有 642 次閱讀 2019-11-3 08:31 |個人分類:科研筆記|系統分類:科研筆記

GAN的二十個主要資源(河南大學 張重生 )

                                 本文相關資料由張重生收集,王立志同學具體編輯整理。


-------------------------------------

與GAN直接相關的二十個主要資源:


編號:1

類型:文章

題目:GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image

作者:Albert Pumarola, Antonio Agudo, Aleix M. Martinez, Alberto Sanfeliu, Francesc Moreno-Noguer

出處:ECCV 2018

發表時間:2018

鏈接:https://arxiv.org/abs/1807.09251

代碼鏈接:https://www.albertpumarola.com/research/GANimation/

1. GANimation ECCV 2018.pdf

 

編號:2

類型:報告

題目:讓機器“察言作畫”:從語言到視覺

作者:張煒、梅濤

出處:VALSE 2018

發表時間:2018

鏈接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-05-09-16

參考文獻下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1CWtw8XAqiwpvvymn8Icnjg (密碼:2ood)

 9篇相關文獻  


編號:3

類型:文章

題目:Generative Adversarial Nets for Information Retrieval: Fundamentals and Advances

作者:Weinan Zhang

出處:SIGIR 2018

發表時間:2018

鏈接:http://wnzhang.net/tutorials/sigir2018/docs/sigir18-irgan-full-tutorial.pdf


編號:4

類型:文章

題目:Glow: Generative Flow with Invertible 1×1 Convolutions

作者:Diederik P. Kingma , Prafulla Dhariwal

出處:openAI

發表時間:2018

鏈接:https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/glow/paper/glow.pdf

代碼鏈接:https://github.com/openai/glow


編號:5

類型:文章

題目:一文讀懂生成對抗網絡(GANs)

作者:on2way

出處:csdn

發表時間:2017

鏈接:https://blog.csdn.net/on2way/article/details/72773771

pdf下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1ZAujyfbYM2DzDzpvuaUUyg (密碼:g879)

5. 一文讀懂GANs.pdf


編號:6

類型:Tutorials

題目:IJCAI:深入淺出講解深度生成模型(115 PPT)

作者:ADITYA GROVER AND STEFANO ERMON

出處:IJCAI 2018

發表時間:2018

鏈接:https://drive.google.com/file/d/1uwvXkKfrOjYsRKLO7RK4KbvpWmu_YPN_/view

6. ijcai_ecai_tutorial 深入淺出講解深度生成模型.pdf


編號:7

類型:文章

題目:GANs有嘻哈:一次學完10個GANs明星模型

作者:大數據文摘

出處:微信公眾號大數據文摘

發表時間:2018

鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651662154&idx=1&sn=44d09ee2beeca8f50415acfc06a12a1a&chksm=bd4c00d98a3b89cfb030fe8d8c12e580d1d1e5a9b259b26e47f99a2af296c351a014add8dc3e&scene=0&key=caafbdb70e7990d22d0385f31b5a3e5ae04c2081e628b4579fe4a87179c256d6c5c7c33031c5b35c8854097fa9c496949829042fe0519aeda7d1ae64c78f043aa188a40782935145834e8869d673c35c&ascene=1&uin=MjY0NDU5MzYyNw%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=62060739&lang=zh_CN&pass_ticket=SGWmw4UK0RM9owGHfnyj%2FdY1yGqPH3x6xdegdKr2rt85cWO%2FnYwcx3pAKciS95Ij



編號:8

類型:文章

題目:為什么說GAN很快就要替代現有攝影技術了?

作者:Jamshed Khan, Jaideep Misra, Padmanabhan Rajendrakumar

出處:Medium

發表時間:2019

鏈接:https://medium.com/sfu-big-data/ai-the-future-of-photography-c7c80baf993b



編號:9

類型:文章

題目:關于GANs在醫學圖像領域應用的總結

作者:leo666

出處:知乎專欄

發表時間:2019

鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59521772


編號:10

類型:文章

題目:BigBiGAN的前世今生,走向成熟的特征抽取器

作者:王子嘉

出處:微信公眾號機器之心

發表時間:2019

鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/OR1m78VbVxVeJxDIruhhOQ


編號:11

類型:文章

題目:深度學習最強資源推薦:一文看盡 GAN 的前世今生

作者:Ajay Uppili Arasanipalai

出處:FloydHub

發表時間:2019

鏈接:https://blog.floydhub.com/gans-story-so-far/


編號:12

類型:書籍

題目:O'Reilly新書:《生成式深度學習》,近5年最先進GAN一網打全!

作者:David Foster

出處:微信公眾號新智元

發表時間:2019

鏈接: https://www.oreilly.com/library/view/generative-deep-learning/9781492041931

隨書代碼 https://github.com/davidADSP/GDL_code

編號:13

類型:文章

題目:生成對抗網絡GANs學習路線

作者:Amirsina Torfi

出處:微信公眾號專知

發表時間:2019

鏈接:https://github.com/machinelearningmindset/Generative-Adversarial-Networks-Roadmap


編號:14

類型:文章

題目:【CVPR2019】MIT教程-使用GAN進行圖像轉換-附73頁slides

作者:Phillip Isola

出處:CVPR2019

發表時間:2019

教程slide下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1PYy9ysVyiq-lw0DQuQwygg(提取碼: mmf6)

14. im2im_tutorial_cvpr2019.pdf


編號:15-20

類型:GAN其它中文資源與書籍

15. 《生成式對抗網絡入門指南》,史丹青 著. 機械工業出版社,2018.11

https://item.jd.com/12452945.html


16.《GAN實戰生成式對抗網絡》,Kuntal Ganguly 著,劉夢馨 譯.  電子工業出版社, 2018.06

https://item.jd.com/12365087.html


17. 《人工智能研究的新前線:生成式對抗網絡》,自動化學報,林懿倫、王飛躍等, 2018

http://www.1023u.com/home.php?mod=space&uid=2374&do=blog&id=1130140


18. 《生成式對抗網絡:從生成數據到創造智能》,自動化學報,王坤峰, 左旺孟,  王飛躍等,2018

http://www.1023u.com/home.php?mod=space&uid=2374&do=blog&id=1121198


19. 《生成對抗網絡研究年度進展評述 - Valse 2017 》,左旺孟教授, VALSE 2017

http://www.sohu.com/a/137473088_651893


20. 《生成式對抗網絡GAN 的研究進展與展望》,王飛躍教授,2017

http://www.1023u.com/blog-2374-1072502.html




























以下資源不與GAN直接相關

----------------------

編號:21

類型:文章

題目:Autopsy Of A Deep Learning Paper

作者: FILIP PIEKNIEWSKI

出處:Piekniewski's blog

發表時間:2018

鏈接:https://blog.piekniewski.info/2018/07/14/autopsy-dl-paper/

論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf


編號:22

類型:文章

題目:基于孿生網絡的目標跟蹤算法匯總

作者:王智卓

出處:csdn

發表時間:2019

鏈接:https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/88369667


編號:23

類型:文章

題目:一文看懂神經網絡初始化!吳恩達Deeplearning.ai最新干貨

作者:Katanforoosh & Kunin

出處:deeplearning.ai

發表時間:2019

鏈接:https://www.deeplearning.ai/ai-notes/initialization/


編號:24

類型:公開課

題目:深度學習時代的文字檢測與識別技術 | AI 研習社 103 期大講堂

作者:姚聰

出處:AI 研習社

發表時間:2018/11/29

公開課回放地址:http://www.mooc.ai/open/course/605


編號:25

類型:教程

題目:MIT高贊深度學習教程:一文看懂CNN、RNN等7種范例(TensorFlow教程)

作者:Lex Fridman

出處: MIT 的深度學習基礎系列課程

發表時間:2018

鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/ysnLwvbSD4fcL5LK7wSnyA


編號:26

類型:軟件

題目:QQ截圖+搜狗OCR+百度OCR+有道OCR+騰訊OCR+翻譯 2019春節版

作者:rrwrewq

出處: 吾愛破解

發表時間:2019

鏈接:https://www.52pojie.cn/thread-860382-1-1.html


編號:27

類型:PPT

題目:李宏毅 | 286頁的《一天搞懂深度學習》

作者:李宏毅

出處:微信公眾號深度學習工坊

發表時間:2016

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1Tf2n0odUqQPdPmE1tCGRvg(提取碼:fmyv)


編號:28

類型:書籍

題目:《利用PyTorch進行深度學習》

作者:Eli Stevens and Luca Antiga

出處:微信公眾號深度學習工坊

發表時間:2018

鏈接:https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch

代碼鏈接:https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code


編號:29

類型:文章

題目:Relational inductive biases, deep learning, and graph networks

出處:arXiv

發表時間:2018

鏈接:https://arxiv.org/abs/1806.01261

參考資料:

1.     Judea Pearl采訪:https://www.quantamagazine.org/to-build-truly-intelligent-machines-teach-them-cause-and-effect-20180515/

2.     圖卷積網絡:http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/

3.     關系RNN:https://arxiv.org/pdf/1806.01822v1.pdf

4.     關系深度強化學習:https://arxiv.org/abs/1806.01830

5.     關系歸納偏置https://arxiv.org/pdf/1806.01203.pdf


編號:30

類型:文章

題目:自然場景文本檢測識別技術綜述

作者:海翎

出處:微信號SIGAICN

發表時間:2018

鏈接:http://www.tensorinfinity.com/upload/files/20181120/1542679447580785.pdf


編號:31

類型:文章

題目:KDD 2018 | OCR神器來了!Facebook推出大規模圖像文本提取系統Rosetta

作者:Fedor Borisyuk; Albert Gordo; Viswanath Sivakumar

出處:KDD2018

發表時間:2018

論文鏈接:http://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/rosetta-large-scale-system-for-text-detection-and-recognition-in-images 

PDF鏈接:http://delivery.acm.org/10.1145/3220000/3219861/p71-borisyuk.pdf?ip=222.249.170.76&id=3219861&acc=OPENTOC&key=4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35%2E054E54E275136550

 

編號:32

類型:教程

題目:152頁簡明《計算機視覺》入門教程,帶你回顧CV發展脈絡

作者:Christoph Rasche

出處:微信公眾號小詹學Python

發表時間:2019

下載鏈接: http://alpha.imag.pub.ro/~rasche/course/compvis/compvis1.pdf


編號:33

類型:文章

題目:目標檢測最新方向:推翻固有設置,不再一成不變Anchor

作者:Tenacious

出處:知乎專欄

發表時間:2019

鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56228320


編號:34

類型:文章

題目:CNN網絡結構的發展:從LeNet到EfficientNet

作者:zzq

出處:知乎專欄

發表時間:2019

鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/68411179


編號:35

類型:文章

題目:人物識別精準度提升至91.14%​,TOP1團隊如何實現

作者:watchdog團隊(北京郵電大學自動化學院 )

出處:iQIYI&ACMMM2019多模態視頻人物識別挑戰賽

發表時間:2019

鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/eavedE3b7sm00IoZOa835Q




http://www.1023u.com/blog-3100235-1204609.html

上一篇:[轉載]也談中年學術危機(邢春冰)

0

該博文允許注冊用戶評論 請點擊登錄 評論 (0 個評論)

數據加載中...

Archiver|手機版|科學網 ( 京ICP備14006957 )

GMT+8, 2019-11-4 15:08

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中國科學報社

返回頂部
高清电影下载