深度学习论文阅读计划（超级天坑，待填）

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。

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Table of Contents

写在前面

简要汇总

trick

轻量网络

 CNN经典结构

目标检测算法

人脸识别算法

视频处理算法

图像对抗算法

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详细汇总

trick

分类网络训练技巧

目标检测训练技巧

轻量型网络

轻量型网络综述

squeezenet

shufflenet

mobilenet

xception

经典CNN结构

inception系列综述

人脸识别

人脸识别发展综述

人脸识别loss综述

目标检测

one-stage

two-stage

anchor-free

提问

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 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
	Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

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

视频处理算法

主题	论文标题	难度评级	要点	是否读过	是否做笔记
	C3D
	P3D
	TSN

图像对抗算法

主题	论文标题	难度评级	要点	是否读过	是否做笔记

详细汇总

trick

分类网络训练技巧

• Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

链接：https://arxiv.org/abs/1812.01187

摘要：训练分类网络时一些trick，主要从训练过程、模型结构两方面展开，也包含了一些数据方面的细节。

笔记：待写

他人笔记参考：

知乎专栏、博客

目标检测训练技巧

• Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

链接：https://arxiv.org/abs/1902.04103

摘要：目标检测的trick

笔记：待写

他人笔记参考：

知乎专栏、博客

轻量型网络

轻量型网络综述

博客1、

squeezenet

shufflenet

mobilenet

xception

经典CNN结构

inception系列综述

博客1、

人脸识别

人脸识别发展综述

• 论文合集： https://github.com/L706077/DNN-Face-Recognition-Papers
• 参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36416906

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24816781

人脸识别loss综述

• 参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34404607

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34436551

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34717205

目标检测

真的是深坑，更新实在太快了

• 论文合集：

链接	描述
https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection	根据年份分类

• 论文+代码实现

链接	描述
https://github.com/amusi/awesome-object-detection	根据模型系列分，并且有代码实现

one-stage

two-stage

anchor-free

• DenseBox
• YOLO
• CornerNet
• ExtremeNet
• FSAF
• FCOS
• FoveaBox

提问

问题	解答
anchor-free和one-stage等同吗？