自动深度实验室 swMATH ID: 42516 软件作者： 刘晨曦、陈良切、弗洛里安·施罗夫、哈特维格·亚当、魏华、阿兰·尤耶、李菲菲 描述： Auto-DeepLab：语义图像分割的层次神经体系结构搜索。最近，神经网络结构搜索（NAS）已成功识别出在大规模图像分类方面超过人类设计的神经网络结构。在本文中，我们研究了用于语义图像分割的NAS。现有的工作通常侧重于搜索可重复的单元结构，而手工设计控制空间分辨率变化的外部网络结构。这种选择简化了搜索空间，但对于显示出更多网络级架构变化的密集图像预测来说，问题越来越大。因此，我们建议搜索除单元级结构之外的网络级结构，这形成了一个层次结构搜索空间。我们提出了一个网络级搜索空间，其中包括许多流行的设计，并开发了一个公式，允许高效的基于梯度的架构搜索（在Cityscapes图像上搜索3 P100 GPU天）。我们在具有挑战性的城市景观、PASCAL VOC 2012和ADE20K数据集上证明了该方法的有效性。Auto-DeepLab是我们专门搜索语义图像分割的架构，无需任何ImageNet预处理即可获得最先进的性能。 主页： https://arxiv.org/abs/1901.02985 源代码： https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab网站 依赖项： 蟒蛇 相关软件： 亚当;DARTS公司;到岸价格;蟒蛇;掌中宽带;深度实验室;MobileNetV2手机;ImageNet公司;StackGAN公司;LR-GAN公司;收件人：GAN;配电网;MGAN公司;普罗甘;AutoGAN公司;V网络;Xception公司;T2T-ViT型;AutoSlim汽车;FBNetV2型 引用于： 1文件 全部的 前5名被7位作者引用 1 陈涛 1 蒋元宏 1 李启伟 1 梁静伟 1 熊伟奇 1 张晓群 1 张艺觉 连载1篇 1 反问题和成像 在2个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文