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１：概述
这篇文章与<Deep Online Video Stabilization With >Multi-Grid> 都是来着wang Miao 实验室，这个篇文章的亮点在于，使用LSgan 生成的图片作为Historical generated steady frames
２：网络架构
2.1:ConNet with STNs 贡献 warp parameters 和 生成 Generated steady frame with no crop ，其中Genrated steady frame 会变成Historical generated steady frams 类似一种滑动窗的样子。(这个最终体现在Loss上面)
2.2:通过STN 不断的去warp 使得unsteady frame 变成frame
３：关于Loss
loss 主要有两个，在下图中对这些loss 做了详细的解读。(个人觉得作者在这个地方写的并不明白，LSGAN 的格式被魔改了一番)
４：自己的解读
4.1: 在ConvNet with STNs 的结构中，使用了多次的warp，每使用一次ｗarp 图片的分辨率会降低的，使用这么多次的warp 最后的结果可能会受到影响。
４.2: 在Loss 部分，作者引用LSGAN 中loss 的形式，但是经过魔改一番并不满足LSGAN 中 a,b,c 三者之间的关系。
５：补充
《Least Squares Generative Adversarial Networks》