Oct, 2020

深度立体匹配的分层神经架构搜索

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TL;DR本文提出了一个双目立体匹配中第一个基于任务特定的人类知识的端对端分层神经架构搜索框架，通过优化整个管道的架构，我们的搜索网络优于所有现有的深度立体匹配结构，在多个基准测试中排名前 1，并在网络规模和推理速度上作出了实质性的改进。
neural architecture searchdeep stereo matchinghierarchical nas frameworkfeature extractiondense matching
发现论文，激发创造
  • EASNet: 搜索弹性和精确的立体匹配网络结构

    提出了一种适用于不同计算环境下实现不同 3D 架构的弹性和准确的立体匹配网络 (EASNet)，并在 Scene Flow 和 MPI Sintel 数据集上证明其优于当前最先进的面向任务过程的 SOTA 架构。

    Jul, 2022

  • Auto-DeepLab：用于语义图像分割的分层神经架构搜索

    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

  • 针对三维医学图像分割的可扩展神经体系结构搜索

    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

  • HM-NAS: 基于分层掩膜的高效神经架构搜索

    本文介绍了一种称为 HM-NAS 的高效神经结构搜索方法，它通过引入多级结构编码方案和自动学习的层次掩码方案来实现更加灵活、优化的高级神经网络结构搜索，相比现有的基于权重共享的方法，HM-NAS 在体系结构搜索性能和模型评估准确性方面都有了明显的提高。

    Aug, 2019

  • RankNAS: 基于成对排名的高效神经网络架构搜索

    本文提出一种称之为 RankNAS 的性能排名方法，通过配对排名是为了提高神经架构搜索（NAS）的效率，并在机器翻译和语言建模任务中进行了广泛实验，结果表明 RankNAS 可以设计出高性能的架构，同时速度比现有的 NAS 系统快几个数量级。

    Sep, 2021

  • DCNAS：用于语义图像分割的密集连接神经架构搜索

    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

  • 神经网络结构搜索的综合调查：挑战与解决方案

    本文对神经网络结构自动设计的算法 —— 神经架构搜索进行了全面的综述与研究，提出了对早期算法的问题的总结和解决方案，并对这些工作进行了详细的比较和总结。文章最后给出了可能的未来研究方向。

    Jun, 2020

  • 硬件感知神经架构搜索的综合调查

    该论文综述了当前关于硬件感知神经架构搜索的研究，包括搜索空间，搜索策略，加速技术和硬件成本估计策略。研究者采用多目标优化算法来解决神经架构复杂，导致在 IoT，移动和嵌入式系统等资源受限的平台上部署困难的问题，并讨论了相关算法及策略的挑战和局限性，同时为未来的研究提供参考，这是首篇针对硬件感知神经架构搜索的论文综述。

    Jan, 2021

  • 使用以前未见的神经架构搜索数据集的洞察

    神经网络、深度学习、神经架构搜索、数据集、NAS 挑战是研究论文的关键词，该论文介绍了为一系列 NAS 挑战创建的八个数据集，以及使用标准深度学习方法和挑战参与者的最佳结果进行的实验。

    Apr, 2024

  • NAS 评估非常困难

    在本文中，我们提出了用于比较 NAS 方法的基准测试，并对常用的 DARTS search space 进行了进一步的实验。我们发现，手工设计的宏观结构比搜索到的微观结构更重要，并且深度间隔是一个真实的现象，最后我们提出了最佳实践以帮助缓解当前的 NAS 缺陷。

    Dec, 2019