研究背景
研究生阶段从事计算机视觉方面的研究，因此需要大量研读顶会顶期刊的论文，更好了解行业发展情况。
研究参考
CVPR_2019_Paperlist
深度学习中的图像处理
各种GAN的paper汇总更新
17年深度学习在CV领域的进展以及一些由深度学习演变的新技术
顶会论文Openaccess(ICCV/CVPR/ECCV)
顶会论文Openaccess(NIPS)
2018 CVPR GAN 相关论文调研
NIPS paper
2019 AI/计算机/机器人顶会时间表
代码
学术论文写作
学术论⽂文写作⽅方法和技巧
清华刘知远：如何写一篇合格的NLP论文
计算机视觉CV领域同样可以参考
阅读原则
基本原则一键下载 | 128篇论文，21大领域，最值得看的资源全在这了
从全局到枝干：从综述类、全局性的文章到细分领域的具体论文。
从经典到最前沿：每个话题的文章都是按时间顺序来排的，可以清晰给出每个方向的发展脉络。
从通用理论到具体应用：有些论文是针对深度学习通用理论的，有些论文章则针对具体的应用领域。
专注于最先进的研究：收集有许多最新论文，保证阅读列表的时效性。
论文笔记
图像生成
1、综述
2、Glow: Generative Flow with Invertible 1 ×1 Convolutions
3、基于CPPN与GAN+VAE生成高分辨率图像
水下图像生成
1、WaterGAN：实现单目水下图像实时颜色校正的无监督生成网络
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2、使用生成对抗网络对水下图像增强
Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks
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参考 链接
3、训练图像基于地质统计学反演使用空间生成对抗神经网络
Training-Image Based Geostatistical Inversion Using a Spatial
Generative Adversarial Neural Network
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4、利用多通道生成对抗网络合成未配对水下图像
The Synthesis of Unpaired Underwater Images Using a Multistyle Generative Adversarial Network
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文本到图像
1、 Inferring Semantic Layout for Hierarchical Text-to-Image Synthesis
图像超分辨率
1、Residual Dense Network for Image Super-Resolution
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笔记链接
图像分割
1、Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
关于图像采样方式学习
数字图像处理之采样、量化、插值、傅里叶变换
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论文代码作者Matlab源码
论文代码Tensorflow
笔记链接
2、Learning Hierarchical Semantic Image Manipulation through Structured Representations
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作者主页 Seunghoon Hong
参考链接谷歌等祭出图像语义理解分割神器，PS再也不用专业设计师！
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笔记链接
图像风格转换
1、综述
视频分割
1、Fast Video Object Segmentation by Reference-Guided Mask Propagation
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笔记链接
参考链接
视频超分辨率
1、Deep Video Super-Resolution Network Using Dynamic Upsampling Filters Without Explicit Motion Compensation
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论文代码作者tensorflow源码
笔记链接
2、Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
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论文代码作者PyTorch源码
笔记链接
从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程
torch.nn.pixel_shuffle
图像信息隐藏
深度学习在信息隐藏中的应用（上）
深度学习在信息隐藏中的应用（下）
1、Hiding Images in Plain Sight: Deep Steganography
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论文代码Tensorflow (unofficial)
论文代码Tensorflow (Challenge)
笔记链接
参考链接
2、Steganographic Generative Adversarial Networks
NIPS2016论文地址链接
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3、Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography
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论文代码Tensorflow
论文代码代码实现
参考链接
参考链接
参考链接
参考AI已杀入密码界
参考利用生成对抗网络保护通信
4、SSGAN: Secure Steganography Based on Generative Adversarial Networks
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参考链接
论文代码链接，暂无代码
5、Deep learning for steganalysis via convolutional neural networks
论文 /home/Files/NIPS
参考图像隐写术分析论文笔记
6、Steganalysis via a Convolutional Neural Networkusing Large Convolution Filtersfor Embedding Process with Same Stego Key
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7、Deep learning is a good steganalysis tool when embedding key is reused for different images, even if there is a cover source-mismatch
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8、Structual design of convolutional neural networks for steganalysis
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参考阅读笔记
9、Deep learning hierarchical representations for image steganalysis
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论文代码Pytorch
10、Spatial Image Steganography Based on Generative Adversarial Network
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11、Invisible steganography via generative adversarial networks
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12、END-TO-END TRAINED CNN ENCODER-DECODER NETWORKS FOR IMAGESTEGANOGRAPHY
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13、CycleGAN, a Master of Steganography
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14、Automatic Steganographic Distortion Learning Using a Generative Adversarial Network
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参考链接
GAN_steganographycode
15、PROGRESSIVEGROWING OFGANS FORIMPROVEDQUALITY, STABILITY,ANDVARIATION
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16、SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs
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17、PassGAN: Cracking Passwords With Generative Adversarial Networks
18、Automatic steganographic distortion learning using a generative adversarial network
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论文代码复现
19、StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs
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知识补充
在GAN中，如果判别模型太过强大，那么生成模型会产生两种情况：一种情况是发现自己完全被针对，模型参数无法优化；另外一种情况是发现判别模型的一些漏洞后，它的模型将退化，不管输入是什么样子，输出统一变成之前突破了判别模型防线的那几类结果。这种情况被称为“Mode Collapse”，有点像一个复杂强大的模型崩塌成一个简单弱小的模型，这样的模型即使优化结果很好，也不能拿去使用。
高效论文笔记
论文题目
作者介绍
论文拟解决的主要问题
论文主要研究内容
论文使用的所有理论/算法
论文的创新点
论文的结论
我的观点和思考
