[D] What deep learning papers should I implement to learn?에서 가져온 논문 리스트를 PyTorch 구현하는 연습 repo입니다.
현재 각 모델은 Google Colab 또는 Kaggle 커널을 사용하여 진행할 예정이며, 모델의 구현 과정은 강의로 후에 찍을 예정입니다.
Title | paper | code | reference |
---|---|---|---|
AlexNet | paper | ||
ZFNet | paper | ||
VGG16 | paper | ||
ResNet | paper | ||
GoogLeNet | paper | ||
Inception | paper | ||
Xception | paper | ||
MobileNet | paper |
Title | paper | code | reference |
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FCN | paper | ||
SegNet | paper | ||
UNet | paper | ||
PSPNet | paper | ||
DeepLab | paper | ||
ICNet | paper | ||
ENet | paper |
Title | paper | code | reference |
---|---|---|---|
GAN | paper | ||
DCGAN | paper | ||
WGAN | paper | ||
Pix2Pix | paper | ||
CycleGAN | paper |
Title | paper | code | reference |
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RCNN | paper | ||
Fast-RCNN | paper | ||
Faster-RCNN | paper | ||
SSD | paper | ||
YOLO | paper | ||
YOLO9000 | paper |