Apr, 2023

SSS3D: 高效三维语义分割的快速神经网络架构搜索

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TL;DRSSS3D 是一个快速多目标的 NAS 框架，使用 RandLA-Net 作为超网络，通过权重共用和两阶段搜索，有效地降低了搜索时间，用于寻找计算效率高的 3D 语义场景分割网络。
sss3dmulti-objective nas3d semantic scene segmentationrandla-netsearch time
发现论文，激发创造
  • 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

  • 面向三维医疗图像分割的资源优化神经架构搜索

    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

  • FMAS: 快速多目标超级网络架构搜索用于语义分割

    FMAS 是一个快速的多目标神经架构搜索框架，用于语义分割。通过在搜索期间对 DeepLabV3 + 结构和预训练参数进行子采样且无需微调，FMAS 显著减少了训练时间，并使用验证数据集的子集进一步降低候选模型的评估时间。最终，只有最终的 Pareto 非支配候选者才使用完整的训练集进行微调。在 PASCAL VOC 2012 数据集上搜索性能更强且计算成本更低的模型时，FMAS 可以快速找到具有竞争力的设计，例如，在仅使用 0.5 GPU 天的时间内，它可以找到一种 DeepLabV3 + 变体，其 FLOPs 和参数分别减少了 10％和 20％，而误差仅增加了不到 3％。我们还在名为 GAP8 的边缘设备上进行搜索，并使用延迟作为指标。FMAS 可以发现比现有体系结构快 2.2 倍的神经网络，MIoU 损失仅为 7.61％。

    Mar, 2023

  • SqueezeNAS：用于更快语义分割的快速神经架构搜索

    本研究采用无代理的硬件感知搜索方法，针对密集的语义分割任务，实现了特定任务和推理硬件上优化的网络，并在 Cityscapes 语义分割数据集上实现了最先进的网络准确度优化，在 NVIDIA AGX Xavier 上实现了低于 100ms 推理时间的 73.62％的类 mIOU，并与最新的最先进架构进行了详细分析。

    Aug, 2019

  • 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

  • S3NAS: 快速 NPU 感知的神经网络架构搜索方法

    本文提出了一种快速 NPU 感知的 NAS 方法 S3NAS，通过超网设计、单路径 NAS 和扩展这三步实现在给定延迟限制下寻找具有更高准确性的 CNN 结构，通过该方法，在 3 小时内使用 TPUv3 找到了一种具有 82.72％ Top-1 准确度和 11.66 毫秒延迟的网络。

    Sep, 2020

  • 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

  • V-NAS：体积医学图像分割的神经结构搜索

    本文提出了一种名为 V-NAS 的网络结构搜索方法，它可以自动判断不同情况下选择 2D、3D 或 Pseudo-3D 卷积层，该方法在医学图像分割任务中很好地表现，在 3 个公共数据集上进行评估，分别为 NIH 胰腺数据集、来自医学分割十项全能挑战的肺和胰腺数据集， 无论是正常器官（NIH 胰腺）还是异常器官（MSD 肺肿瘤和 MSD 胰腺肿瘤），V-NAS 都明显优于其他先进技术，而且该搜索到的网络结构可以很好地推广到其他数据集中，并且具有鲁棒性和实用性。

    Jun, 2019

  • FasterSeg：搜索更快的实时语义分割

    本文提出 FasterSeg 模型，通过神经架构搜索技术在新型多分辨率支路搜索空间上发现了性能卓越、速度更快的语义分割网络，并提出了一种解决低准确性、低延迟困境的方法，同时实现了教师 - 学生蒸馏机制，提高了学生网络的准确性。实验证明了 FasterSeg 的竞争力。

    Dec, 2019

  • 基于图的全景稀疏语义分割网络 GP-S3Net

    本文提出了一种高效的基于 LiDAR 的全景分割框架 GP-S3Net，通过构建图卷积网络以识别物体并将其与背景类融合，利用实例标签为构造的每个图生成地面真实边缘标签来监督学习，在 nuScenes 和 SemanticPOSS 等数据集上实验表明 GP-S3Net 优于现有最先进的方法，在公共 SemanticKITTI 排行榜上排名第一。

    Aug, 2021