提出了一种名为 Graph-guided Architecture Search（GAS）的管道，其中图卷积网络（GCN）作为细胞之间的通信机制，消除了细胞之间的共享约束以实现细胞水平的多样性，并通过搜寻 latency-oriented 约束来实现速度和性能的平衡，在 Cityscapes 和 CamVid 数据集上实现了精度和速度的新的最优平衡。

Sep, 2019

本文通过搜索单元结构和网络结构两个不同的层次来提高图像分割性能，并设计出了一种有效的基于梯度的架构搜索方法，其结果表明，在不进行 ImageNet 预训练的情况下，Auto-DeepLab 可以达到最先进的性能水平。

Jan, 2019

本文旨在开发一种通用方法，以前沿的语义视频分割技术结构为基础，通过使用神经体系结构搜索解决方案，设计连接每帧网络输出的上下文块。利用通用的方法，该方法能在市区景观和 CamVid 数据集等常见基准测试中实现稳定和准确的结果，并且仅需要 2 GPU 天即可完成。

Apr, 2019

通过强化学习算法训练固定结构的神经网络控制器，利用辅助模块提供中间监督信号，设计并在有限时间和计算预算内高效搜索出在密集像素任务上性能高、结构紧凑的分割模型。在 8 GPU-days 内，模型在语义分割、姿势估计和深度预测任务上表现良好。

Oct, 2018

本研究提出了一种新颖的连续体系结构搜索方法和一种基于多任务学习的组合单元结构搜索方法，通过块稀疏性和正交性约束实现连续的进化学习，同时通过联合控制器奖励实现学习到的单元结构在多个任务上的优秀表现，成功应用于句子对分类和视频字幕生成等多领域任务中。

Jun, 2019

本研究提出一种名为 Densely Connected NAS (DCNAS) 的神经架构搜索框架，通过连接细胞并使用可学习的权重来引入密集连接的搜索空间，并通过路径和通道级别的抽样策略设计一个融合模块来降低搜索空间的内存消耗。DCNAS 搜索算法得到的体系结构在公共语义图像分割基准测试中的表现显著优于先前算法。

Mar, 2020

本文提出了一种神经体系结构搜索 (NAS) 框架，用于自动优化大规模设计空间中的神经体系结构，支持 3D 医学图像分割任务，其优化准确度在基准测试数据集上优于人类设计的 3D U-Net，经过优化的体系结构适用于不同的任务。

Jun, 2019

本文介绍了一种名为 SGAS 的神经架构搜索方法，该方法可用于搜索卷积神经网络和图卷积网络的最新结构，且具有最小的计算成本。

Nov, 2019

本论文提出了一种从零开始自动搜索 3D 医学图像分割网络的方法 —— 粗 - 细神经网络结构搜索（C2FNAS），该方法通过将搜索过程分解为宏观拓扑和微观细胞操作两个阶段来规避搜索和部署阶段之间的不一致，最后将该方法应用于 10 个公共数据集上获得了最新的实验结果。

Dec, 2019

该研究提出了一种自动设计合适的卷积神经网络结构的方法，使用了能产生网络变形的 “山峰爬升法” 和余弦退火法，并取得了较为优异的结果。

Nov, 2017