Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Modelsvia Auxiliary Cells : : Paper：https: arxiv.org pdf . .pdf 在過去的許多年，大家一直認為網絡結構的設計是人類的事情。但是，近些年 NAS 的發展，打破了這種觀念，用自動化的方法在給定的數據上設計合適的網 ...
2019-04-24 14:51 0 632 推薦指數：
Pytorch實現代碼:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 創新點 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都側重於搜索cell的結構，即當搜索得到一種cell結構后只是簡單地將固定 ...
Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper：https://arxiv.org/pdf/1901.02985 ...
Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers ...
Summary 本文提出超越神經架構搜索（NAS）的高效神經架構搜索（ENAS），這是一種經濟的自動化模型設計方法，通過強制所有子模型共享權重從而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗時的 ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 論文思想 強化學習，用一個RNN學一個網絡參數的序列，然后將其轉換成網絡，然后訓練，得到一個反饋，這個反饋作用於RNN網絡，用於生成新的序列。 2. 整體架構 3. RNN網絡 4. 具體實現 ...
摘要 神經網絡在多個領域都取得了不錯的成績，但是神經網絡的合理設計卻是比較困難的。在本篇論文中，作者使用 遞歸網絡去省城神經網絡的模型描述，並且使用 增強學習訓練RNN，以使得生成得到的模型在驗證集上取得最大的准確率。 在 CIFAR-10數據集上，基於本文提出的方法生成的模型在測試集上得 ...
圖森和CMU的合作工作。 論文鏈接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated ...
Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出發點是做Instance-aware Semantic ...
