一直保持的追求有三点：技术、快乐、财富，这里记录每周值得分享的内容，周五把欢乐送达。
技术
1、Stylegan2 Distillation
经常看我推送的朋友，应该对 Stylegan2 不陌生，早在《程序员欢乐送（第46期）》中我就介绍过这个AI 肖像生成算法，它可以逼真地生成不存在的肖像图片。
Stylegan2 Distillation 是基于 Stylegan2 的进一步应用：人脸属性编辑。
你可以使用 stylegan2 Distillation 算法编辑人脸的年龄、肤色、发色、性别等多维属性。
论文已发，暂未开源，项目已经创建，作者表示会尽快开源，感兴趣的朋友可以持续关注。
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2、Covid Chestxray Dataset
最近，基于新冠状病毒的研究有很多，开源的数据也越来越多。
近日，蒙特利尔大学的一位研究人员收集并公布了一个关于新冠状病毒的图像数据库，里面包括了CT扫描和胸部X光图像，这些图片都是从公开的合法的疾病研究机构获得的。
除了 COVID-19 的CT扫描和胸部X光图像，也有 MERS，SARS 和 ARDS。
作者表示，会逐步公开更多的，合法数据图像。
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3、GANILLA
GANILLA 是一个风格迁移算法，可以将一副自然图片变成“宫崎骏”画风的漫画。
自从 Gatys 等人提出图片风格迁移的开创性工作，越来越多的学者在这方面进行了研究和探索。各种各样的方法被提出，包括配对和未配对的风格迁移、基于卷积神经网络或者生成对抗网络的方法等等。
在迁移内容上也多种多样，如自然图片到艺术画的迁移，将一种动物迁移到另一种动物，变换场景中的各种属性如天气、季节等，将航拍影像转换为地图，将人脸图片变为素描或者卡通图片等等。GANILLA 则是一种新的风格迁移：自然图片到儿童读物插图的风格迁移 。
此外，作者还构建了一个包含24个艺术家的9500张插图的数据集，这是目前已知的最大的儿童读物插图数据集。
GANILLA 能够在风格迁移和内容保留两者之间取得较好的平衡，感兴趣的小伙伴快去体验体验吧。
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4、EfficientDet
那个“屠榜”的 EfficientDet 又来了！早在《程序员欢乐送（第48期）》，我就为大家介绍过它。
我们再简单复习一下：EfficientDet 是谷歌大脑团队研究的新目标检测算法。
EfficientDet 结构简洁，只使用了 52M 参数，326B FLOPS 的 EfficientDet-D7 在 COCO 数据集上实现了当前最优的 51.0 mAP，准确率超越之前最优检测器（+0.3% mAP），其规模仅为之前最优检测器的 1/4，FLOPS 计算量更是降低 9倍 之多。
之前，官方一直都没有开源，网上都是民间复现版本，效果上难免与论文有些差距。
近日，谷歌官方正式将 EfficientDet 开源了，感兴趣的小伙伴快去跑一跑吧。
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5、AdderNet
与廉价的加法运算相比，乘法运算具有更高的计算复杂度。
而在深度学习里，乘法是个避免不了的运算，比如做图像识别的卷积层，就需要做大量的乘法。
现在的深度学习在很大程度上依赖于 GPU 硬件，做大量的乘法运算，限制了它在移动设备上的应用，需要一种更高效的方法。
来自北京大学、华为诺亚方舟实验室、鹏城实验室的研究人员提出了一种加法器网络 AdderNet ，去掉卷积乘法，并设计一种新的反向传播算法，结果也能训练神经网络，以获得更便宜的加法来降低计算成本。
不过也有人表示质疑，文章以提高运算性能为目的，但在结尾只提到了图像分类认为的正确率，不免让人感到文不对题。而且现在各种专用AI芯片、FPGA都对深度学习任务做了优化，算浮点乘法并不一定与加法消耗资源相差太大。
不过代码已经开源，感兴趣的朋友倒是可以试一试。
6、Kornia
目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。
但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。
这时，Kornia 闪亮登场。Kornia 是一个基于 PyTorch 的可微分计算机视觉库，它包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。
在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。
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快乐
1、当程序员男友跟我求婚求到一半时
2、2020年能不能不算
财富
3月初，清仓退场。现在来看，算是个明智选择。
上证指数从3000多点跌倒了2700点附近，准备观察观察，重新杀回股市了。
外面的风风雨雨虽然吓人，让人不安，但是终究有结束的一天。
有足够的耐心，准备充足的子弹，慢慢加仓。
按照自己的计划来即可，比如，一个最简单的策略，从现在开始，上证指数每跌100点，补仓1次。
至于美股，目前来看，还需要继续观察，仍然处于下跌趋势。例如道琼斯指数，指数连5日均线都没有突破，何谈下跌趋势结束。
不用着急，耐心等待机会。风雨过后，总会有彩虹。
最后
本周的程序员欢乐送，到此结束，下周再会。
来源：
https://cuijiahua.com/blog/2020/03/life-64.html
