入门AI大军，也有一段时间了。现在打算真正静心看看论文，分享到github记录个人成长经历，也是对自己的一种监督， 望大佬多多赐教。
2019-9-2：语义分割的开山之作
2019-8-27：基于级联语义指导的多通道注意选择GAN，用于跨视点图像的翻译(ICCV2019)
2019-3-31:场景分割中经典网络，目前在CamVid保持着state-of-the-art
2019-3-4：Mask R-CNN论文及其讲解笔记
2019-2-26：DeepLabV3+论文
2019-2-17：本文介绍一篇很棒的新全景分割算法：DeeperLab。该论文是由麻省理工学院、Google和伯克利加州大学联名提出。从DeeperLab名字可以看出，该算法与DeepLab有着不解之缘。前者用来解决 Whole Image Parsing问题，也就是 Panoptic Segmentation（全景分割）问题，后者是用来解决Semantic Segmentation（语义分割）问题。
2019-2-3： SSD: Single Shot Multibox Detector (单发多框检测)
2018-12-15： 语义分割----DeepLab网络(v1 v2 v3)
2018-12-12：DenseNet 网络， 论文中的叙述性能，明显强于ResNet，网络架构简介ResNet和GoogleNet以及stochastic depth等
2018-12-8: YOLO和mask-RCNN 两篇文章，以及结合他们的优点建立目标检测模型---图像难度预测器
2018-12-1：GAN综述论文，内含两个大佬整理的GAN全家桶
2018-11-29： 目标检测系列的论文，比较经典。R-CNN系列，包括R-CNN、Fast R-CNN 、Faster R-CNN 、SSpNet、OverFeat
2018-11-28： ResNeXt网络，2016年 何凯明团队又一新作，发表在2017年上，笔记主要关于网络结构的讲解以及和ResNet网络的联系与区别。
2018-11-25： 两篇论文关于图像分割的，一篇是图像分割的开山之作FCN（全卷积网络） 和 当今流行的用的比较广泛的改进模型U-Net。
2018-11-18: ResNet 网络结构。
2018-11-16：VGG和GoogLeNet 网络结构。
2018-11-15: AlexNet论文。详细地解读见论文分类中地 Image CClassification AlexNet。个人笔记见此处
2018-11-11：这是arXiv上的一篇文章，上个月末被NIPS2018会议收录的来自Google Brain的论文。文中 巧妙地改造了dropout，借鉴相关论文（spatialBlock） 的方法，提出了DropBlock方法来改造CNN中的卷积层和全连接层，实验证明效果很好，值得一读
2018-11-8： 这是一篇博士论文。本论文 主要讲解三个方便的研究问题， 具体如下：
- 基于标记一阶线性关联关系的深度学习算法
- 基于标记高阶分层结构的多任务协同学习网络
- 基于深度神经网络的标记结构优化学习
2018-11-6: 本文采用深度卷积神经网络直接在谱域中对高光谱图像进行分类。设计的网络结果为5层--- input layer, the convolutional layer, the max pooling layer, the full connection layer, and the output layer。
2018-11-4: 一篇论文。讲的是图像分割研究综述，过去与现在对图像分割的常用方法。
2018-11-3: 一篇论文，关于遥感图像分割。本文提出了OHRH方法，同时考虑了分割对象之间的不同和分割后段内的相似性，相比较OH（只考虑对象间的不同）和 lambda-schedule算法（FLSA），通过五个不同研究区域，在无监督学习中表现的更好。
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