Densely Connected Convolutional Networks
即《密集连接的卷积网络》，作者是 Gao Huang，Zhuang Liu，Laurens van der Maaten，Kilian Q. Weinberger。几人分别是康奈尔大学、清华大学与 Facebook AI 研究院（FAIR）的研究人员，Kilian Q. Weinberge 为康奈尔大学计算机教授。
论文源代码
https://github.com/liuzhuang13/DenseNet
Learning From Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training
即“《借助对抗训练，从模拟、无监督图像中学习》”，作者为 Ashish Shrivastava，Tomas Pfister，Oncel Tuzel，Joshua Susskind，Wenda Wang，Russell Webb。
这是奉行保密文化的苹果公司所发布的第一篇 AI 论文，标志着苹果公开 AI 学术研究成果、对外敞开大门的第一步。
该论文发表于去年 12 月，提出了由三部分（模拟器 Simulator，精制器 Refiner，再加上一个判别器 Discriminator）组成的 SimGAN 训练方法。
Annotating Object Instance with a Polygon-RNN
即“《用 Polygon-RNN 对目标实例做注解》”，作者 Lluis Castrejon，Kaustave Kundu，Raquel Urtasun 以及 Sanja Fidler 是多伦多大学的研究人员。论文主页见这里。
YOLO 9000: Better, Faster, Stronger
两位作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 均为华盛顿大学研究人员。这篇论文的标题中，“YOLO”是“You Only Look Once”的缩写，是两位作者开发的实时目标检测系统。
其 GitHub 地址在这里， Joseph Redmon 介绍该研究的个人主页戳这里
