本文提出了一种 Multi-Scale NAS 框架，具有从网络主干到单元操作的多尺度搜索空间和多尺度融合能力，采用部分通道连接方案和两步解码方法来提高计算效率，实验结果表明，MS-NAS 在各种分割数据集上优于现有方法，并实现了 0.6-5.4% mIOU 和 0.4-3.5% DSC 的提高，计算资源消耗减少了 18.0-24.9%。

Jul, 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

本研究提出一种基于强化学习的小样本、低计算力的 NAS 方法，优化了宏搜索空间配置，可用于大规模的 3D 医学图像分割，无需微调、训练时间仅为 1.39 天，性能表现优于手动设计的网络及现有 NAS 方法之最佳结果。

Sep, 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

本文旨在通过将神经体系结构搜索的大搜索空间模块化为块，以确保潜在的候选架构完全训练，从而降低共享参数引起的表示移位并导致对候选项的正确评级，并且从教师模型中提取体系结构知识来指导我们的块搜索，这显着提高了 NAS 的有效性和效率。

Nov, 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

本文采用经典的贝叶斯学习方法，利用分层自动相关决策（HARD）先验对架构参数进行建模以缓解一次 NAS 方法中存在的两个问题，并成功利用 CIFAR-10 数据集在 0.2 GPU 天内找到了精确的架构，同时通过提供结构稀疏性实现了分类精度极高且极度稀疏的卷积神经网络压缩。

May, 2019

该研究提出了一种基于深度学习的 BiO-Net 神经网络，以多个递归的方向连接重复利用已有组件，能够进一步增强任何编码器 - 解码器体系结构在各种任务领域的能力，经验证明在医学影像分析任务中表现优异。

Jul, 2020

该论文提出了一种名为 UXNet 的新型 NAS 方法，旨在寻找 3D 医学图像分割中的比例级特征聚合策略和编码器 - 解码器网络中块状操作符，相比于最近的 NAS 方法，UXNet 架构发现的性能优于现有的最先进模型，并且具有较低的计算复杂度。

Sep, 2020