DRN 与 GAN相关知识

参考README文档：

This repository borrows partially from the pytorch-CycleGAN-and-pix2pix, drn, and the PyTorch torchvision models repositories.

DRN

论文笔记——CVPR 2017 Dilated Residual Networks）

之前的卷积神经网络（Convolutional Networks）都是通过不断降低图像精度，直到图像被一个仅保留微弱空间信息的特征map表示（一般最后卷积层输出仅为7×7），最后通过计算类别概率来分类图像。

整个网络却不能获取一个十分精确的结果，例如一个很小的目标对解析图片信息十分重要，但是却被前面卷积网络因为过多降维和其体积很小而直接忽略掉了。
图像分类的深度网络大多数还作为其他需要更多详细场景理解的任务的预训练模型，而很高的空间分辨率损失对这些任务而言是非常不利的
So, 要维护图片空间一定的分辨率
现有算法：up-convolutions，skip connections 和 other post-hoc measures。

但是上面的方法会造成图片变形，所以本文提出使用Dilated Convolutions方法来解决这个问题。Dilated Convolutions的好处就是既能保持原有网络的感受野（Receptive Field），同时又不会损失图像空间的分辨率（224×224输入的最后卷积层输出特征map是28×28）。

Dilated Convolution可以不降低特征map的尺寸而增大卷积感受野。而之前例如FCN使用pooling下采样来增大感受野，但随后又不得不通过Deconvolution或者upsampling来增大特征map尺寸，这样先减后增的操作会让图片特征损失很多信息。
问题：

参考DRN

This code provides various models combining dilated convolutions with residual networks. Our models can achieve better performance with less parameters than ResNet on image classification and semantic segmentation.

【论文】GAN图像转换之从pix2pix到cycle GAN

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