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# 蘇晏鋒/ITRI/W02/工作紀錄

## 7/08 (三)
* Linux上安裝Blender
* 下載並安裝Blender插件[Phobos](https://github.com/dfki-ric/phobos)
但沒帶滑鼠，沒辦法加載 ((
* [看印度人教Webots](https://www.youtube.com/playlist?list=PLt69C9MnPchlWEV5AEhfT2HajlE2SJ55V)，把玩Franka Emika的機器手臂；看起來手動把一個個部位組起來是沒問題的。
* 在Linux桌機上架設了VPN server，筆電有網路了 ODO

## 7/10 (五)
### \~*讀論文*\~

**GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs**

### 大意：
cGAN很屌，能夠控制想要生出來的東西，但需要不少運算能力、資源消耗，在手機、平板、VR眼鏡之類的機器上很難得到良好體驗，這篇論文的目的是想辦法壓縮，並且讓使用cGAN的門檻降低。
這篇論文提出了一種用於壓縮cGAN中Generator網路的通用方法。大概有兩個部分：
1. "we transfer knowledge of multiple intermediate representations of the original model to its compressed model, and unify unpaired and paired learning"
2. 改良Generator架構
使用Neural Architecture Search (NAS)來自動尋找比較好的CNN架構。Naive的方法相當耗時，因此用另一種Once-for-all網路作為NAS中訓練的對象/目標(?)，此Once-for-all網路的特性就是，包含了各層CNN不同的Channel數的配置參數，因此能夠從中Search最好的CNN架構。