Designen av neurala nätverksarkitekturer är en viktig komponent för att uppnå toppmodern prestanda med maskininlärningssystem över ett brett spektrum av uppgifter. Mycket arbete har strävat efter att designa och bygga arkitekturer automatiskt genom smart konstruktion av ett sökområde parat med enkla inlärningsalgoritmer. Den senaste tidens framsteg har visat att sådana metainlärningsmetoder kan överskrida skalbara mänskliga uppfunna arkitekturer för bildklassificeringsuppgifter. En öppen fråga är i vilken utsträckning sådana metoder kan generaliseras till nya områden. I detta arbete utforskar vi uppbyggnaden av meta-lärande tekniker för tät bildförutsägelse fokuserad på uppgifterna scen tolkning, person-del segmentering, och semantiska bildsegmentering. Att skapa livskraftiga sökytor inom detta område är en utmaning på grund av den flerskaliga representationen av visuell information och nödvändigheten av att arbeta med högupplösta bilder. Baserat på en undersökning av tekniker i tät bild förutsägelse, konstruerar vi ett rekursivt sökutrymme och visar att även med effektiv slumpmässig sökning, kan vi identifiera arkitekturer som överträffar mänskliga-uppfinnade arkitekturer och uppnå state-of-the-art prestanda på tre täta förutsägelser uppgifter inklusive 82,7% på Cityscapes (street scen tolkning), 71,3% på PASCAL-Person-Part (person-part segmentering) och 87,9% på PASCAL VOC 2012 (semantisk bildsegmentering). Dessutom är den resulterande arkitekturen mer beräkningseffektiv, vilket kräver hälften av parametrarna och hälften av beräkningskostnaden som tidigare toppmoderna system.
Nyligen, meta-learning teknik tillämpas i bild förutsägelse fokuserad på uppgifter scen tolkning, person-del segmentering, och semantiska bildsegmentering, vilket resulterar i bättre prestanda REF.
Searching for Efficient Multi-Scale Architectures for Dense Image Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}