harris角点检测
简介
角点检测是计算机视觉中获取图像特征的一种方法，在运动检测、图像匹配等任务中都有比较广泛的应用。
角点被定义为两条边的交点，由于视觉任务的特殊性，角点检测的鲁棒性一般都是从平移、灰度变换、旋转、尺度变换等角度去评价。
最早有Moravec角点检测算法，是通过计算自相关函数，找到局部方差和最大的点
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Hamming Embedding讲解
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简介
Hamming Embedding是在论文：Hamming embedding and weak geometric consistency for large scale image search中提出，该论文主要是提出了Hamming embedding，用于解决codebook size
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mnist embedding using triplet loss
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简介
triplet loss是三元组损失，用于区分差异较小的样本，一般可以用于标签样本较少的数据集中。给定三个样本，anchor，positive，negative sample，希望通过训练，使得anchor与positive的距离很大，而与negative的距离很小，loss function
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Deformable ConvNets V2
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abstract
在DCN v1中提出了可变形的卷积网络，本文中讲这种可变形卷积应用到更多地layer中去，进一步提升了模型性能。
此外，作者不仅使得filter的shape可以学习，还提出了filter的amplitude可以学习的方法。
为了使得网络可以更好地学习，提出了feature mimi
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Deformable ConvNets
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abstract
论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.06211
代码：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets
论文中提出了2个模块，用于提升CNN的transformation modeling capabilit
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目标检测之R-FCN
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abstract
论文地址：http://cn.arxiv.org/abs/1605.06409
论文提出了一种高效准确的基于全卷积神经网络的目标检测方案。
之前的fastRCNN，fasterRCNN等网路在每个roi上都会使用一个耗时的subnetwork用于后续的分类和检测，本文的方法在几乎所
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Conditional Generative Adversarial Nets论文解读
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abstract
本文在之前GAN论文中的future work中其中已经提到了，主要是给定条件y，结合随机分布，可以生成符合条件y的样本。
论文中基于CGAN，基于mnist，提出了一个可以基于给定label生成特定数字的模型；同时CGAN可以用于multi-model model的学习，论文中给
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Generative Adversarial Nets论文解读
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abstract
论文基于对抗过程提出了估计生成模型的新框架，主要的做法就是：同时训练2个网络：G网络和D网络，G网络主要是通过学习获取信息分布，使用隐空间的随机变量生成接近于真实的数据，即使得D网络将生成的数据识别为真实的训练数据；而D网络主要是通过学习，尽可能地区分开真实的训练数据与生成的虚假数
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gan-mnist代码解读
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introduction
本文主要是写一下看了gan-mnist代码之后的一些总结，之前是陈天奇大神写的，我fork到自己的repo中，添加了一些其他的代码，地址：https://github.com/littletomatodonkey/gan-mnist
code
主要有2个文件夹，一个mxg
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