论文题目:<Vision Permutator: A Permutable MLP-Like ArchItecture For Visual Recognition> 论文作者:Qibin Hou, Zihang Jiang, Li Yuan et al. 论文发表年份:2022.2 模型简称:ViP 发表期刊: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Abstract 在本文中,我们提出了一种概念简单.数据…

https://blog.csdn.net/qq_32417287/article/details/80102466 abstract introduction method overview Deep architecture for place recognition NetVLAD: A Generalized VLAD layer (fVLADfVLAD f_{VLAD}) Max pooling (fmax) Learning from Time Machine data Experi…

Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构,即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定数量的cell按链式结构连接起来组成最终的网络模型.AutoDeeplab则将如何cell的连接方式也纳入了搜索空间中,进一步扩大了网络结构的范围. dense image prediction 之前的大多数NAS算法都是…

1. 论文思想 factorized convolutions and aggressive regularization. 本文给出了一些网络设计的技巧. 2. 结果 用5G的计算量和25M的参数.With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3.5% top-5 error and 17.3% top-1 error. 3. Introduction scaling up convolution netwo…

Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper:https://arxiv.org/pdf/1810.10804.pdf 在过去的许多年,大家一直认为网络结构的设计是人类的事情.但是,近些年 NAS 的发展,打破了这种观念,用自动化的方法在给定的数据上设计合适的网络结构,变的势不可挡.本文在语义分割的任务上,尝…

ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware 2019-03-19 16:13:18 Paper:https://openreview.net/forum?id=HylVB3AqYm Code:https://github.com/MIT-HAN-LAB/ProxylessNAS 1. Background and Motivation:  先来看看算法的名字:ProxylessNAS,将其…

DARTS: Differentiable Architecture Search 2019-03-19 10:04:26accepted by ICLR 2019 Paper:https://arxiv.org/pdf/1806.09055.pdf Code:https://github.com/quark0/darts 1. Motivation and Background:  前人的网络搜索方法,要么是基于 RL 的,要么是基于进化算法的,都是非常耗时的,最近的几个算法表示他们的计算时间…

Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Chenxi_Liu_Progressive_Neural_Architecture_ECCV_2018_paper.pdf Code (PyTorch version):https://github.com/chenxi116/PNASNet.pytorch…

Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper:https://arxiv.org/pdf/1901.02985 Offical TensorFlow Code: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/core/nas_networ…

Summary 我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation(松弛化)将操作连续化,所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量\(α={α^{(i,j)}}\)以及\(w\)的学习.(这里\(α\)可以理解成the encoding of the architecture). 之后就是迭代计算\(w\)和\(α\),这是一个双优化问题,具体处理细节参见3.Approximation Research Object…