Review-2018.09.16-罗登

[RonDen]

2018/09/16

本周做了

• 实现model zoo，手敲UNet,FCN，ResNet，DenseNet，基本上算是抄的，希望能加深一些对网络结构的理解。
• 玩了两天tensorboard，感觉真的是神器。有点想学tensorflow的冲动，但是看看tensorflow写的卷积网络，真的想说太c++了吧！每个卷积核的W形状指定都那么麻烦，但是莫名的好像对卷积的过程还加深了一些。之前一直不太明白卷积还有它的反向传播。看了tensorflow版的FCN更是潜了，继续捣鼓pytorch。
• 踩坑，填坑。各种报错，有些跟图像格式相关，有的CUDA相关，还好在Pytorch Forum上找到了不少的解答。特坑的一个，PNG图片的通道是4，扔进网络会报错，在读入图片的时候，要转化成RGB格式3通道。
• 看了李明鸣学长上周和这周的两篇论文。自由探索一些其他的文章。Inception几篇，看的比较粗，一段时间没看论文，看英文又不习惯了。有时候整天看论文，有时候整天敲码。不知道好还是不好...

下周要做

• 继续踩坑填坑，不动手实验永远也不知道会有这么多的坑。慢慢补上也是成就所在。
• 看了Kaimming He和Ross Girshick的学术主页，打算这周看一下上面的几篇和分割，检测相关的文章，github上好像也都有代码。

[DIYer22]

从工程的角度 检测是三个基础任务中最繁琐的, 难很多, 也是工业界最缺的, 做好充足的时间预算, 检测代码推荐 https://github.com/roytseng-tw/Detectron.pytorch

[ilydouble]

检测到现在也搞不定

[ilydouble]

高演超在弄检测，不过他没写周报

[DIYer22]

检测现在还没有 纯Python 实现的, ROI pooling, NMS 都没有现成的包提供, 甚至大多数检测代码都要编译 CUDA 代码