图像语义分割的模型设计也能自动化了吗

图像语义分割的模型设计也能自动化了吗

过去，神经网络架构大部分都是由人类研究者手动开发的，这个过程非常耗时且容易出错。神经架构自动搜索（NAS）技术解放了人类工作，也让模型效率有了提升。在大规模图像分类问题上，自动算出的模型已经超越了人类设计的模型。

近日，斯坦福大学李飞飞组的研究者提出了 Auto-DeepLab，其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型，甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。Auto-DeepLab 开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛，显著提高架构搜索的效率，降低算力需求。

深度神经网络已经在很多人工智能任务上取得了成功，包括图像识别、语音识别、机器翻译等。虽然更好的优化器 [36] 和归一化技术 [32, 79] 在其中起了重要作用，但很多进步要归功于神经网络架构的设计。在计算机视觉中，这适用于图像分类和密集图像预测。

表 1：本研究提出的模型 Auto-DeepLab 和其它双层 CNN 架构的对比。主要区别有：(1) Auto-DeepLab 直接搜索用于语义分割的 CNN 架构；(2) Auto-DeepLab 搜索网络级架构和单元级架构；(3) Auto-DeepLab 的高效搜索在一个 P100 GPU 上仅需 3 天。

最近，在 AutoML 和 AI 民主化的影响下，人们对自动化设计神经网络架构产生了极大兴趣，自动化设计神经网络无需严重依赖专家经验和知识。更重要的是，去年神经架构搜索（NAS）成功找到了在大规模图像分类任务上超越人类设计架构的网络架构 [92, 47, 61]。

图像分类对 NAS 来说是一个很好的起点，因为它是最基础且研究最深入的高级识别任务。此外，该研究领域存在具有规模相对较小的基准数据集（如 CIFAR-10），从而减少了计算量并加快了训练速度。然而，图像分类不应该是 NAS 的终点，现下的成功表明它可以扩展至要求更高的领域。在本文中，作者研究了用于语义图像分割的神经架构搜索。这是一项重要的计算机视觉任务，它为输入图像的每个像素分配标签，如「人」或「自行车」。

简单地移植图像分类的方法不足以进行语义分割。在图像分类中，NAS 通常使用从低分辨率图像到高分辨率图像的迁移学习 [92]，而语义分割的最佳架构必须在高分辨率图像上运行。这表明，本研究需要：(1) 更松弛、更通用的搜索空间，以捕捉更高分辨率导致的架构变体；(2) 更高效的架构搜索技术，因为高分辨率需要的计算量更大。

作者注意到，现代 CNN 设计通常遵循两级分层结构，其中外层网络控制空间分辨率的变化，内层单元级架构管理特定的分层计算。目前关于 NAS 的绝大多数研究都遵循这个两级分层设计，但只自动化搜索内层网络，而手动设计外层网络。这种有限的搜索空间对密集图像预测来说是一个问题，密集图像预测对空间分辨率变化很敏感。因此在本研究中，作者提出了一种格子状的网络级搜索空间，该搜索空间可以增强 [92] 首次提出的常用单元级搜索空间，以形成分层架构搜索空间。本研究的目标是联合学习可重复单元结构和网络结构的良好组合，用于语义图像分割。

就架构搜索方法而言，强化学习和进化算法往往是计算密集型的——即便在低分辨率数据集 CIFAR-10 上，因此它们不太适合语义图像分割任务。受 NAS 可微分公式 [68, 49] 的启发，本研究开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛。分层架构搜索通过随机梯度下降实施。当搜索终止时，最好的单元架构会被贪婪解码，而最好的网络架构会通过维特比算法得到有效解码。作者在从 Cityscapes 数据集中裁剪的 321×321 图像上直接搜索架构。搜索非常高效，在一个 P100 GPU 上仅需 3 天。

作者在多个语义分割基准数据集上进行了实验，包括 Cityscapes、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K。在未经 ImageNet 预训练的情况下，最佳 Auto-DeepLab 模型在 Cityscapes 测试集上的结果超过 FRRN-B 8.6%，超过 GridNet 10.9%。在利用 Cityscapes 粗糙标注数据的实验中，Auto-DeepLab 与一些经过 ImageNet 预训练的当前最优模型的性能相近。值得注意的是，本研究的最佳模型（未经过预训练）与 DeepLab v3+（有预训练）的表现相近，但在 MultiAdds 中前者的速度是后者的 2.23 倍。另外，Auto-DeepLab 的轻量级模型性能仅比 DeepLab v3+ 低 1.2%，而参数量需求却少了 76.7%，在 MultiAdds 中的速度是 DeepLab v3+ 的 4.65 倍。在 PASCAL VOC 2012 和 ADE29K 上，Auto-DeepLab 最优模型在使用极少数据进行预训练的情况下，性能优于很多当前最优模型。

本论文主要贡献如下：

• 这是首次将 NAS 从图像分类任务扩展到密集图像预测任务的尝试之一。

• 该研究提出了一个网络级架构搜索空间，它增强和补充了已经得到深入研究的单元级架构搜索，并对网络级和单元级架构进行更具挑战性的联合搜索。

• 本研究提出了一种可微的连续，保证高效运行两级分层架构搜索，在一个 GPU 上仅需 3 天。

• 在未经 ImageNet 预训练的情况下，Auto-DeepLab 模型在 Cityscapes 数据集上的性能显著优于 FRRN-B 和 GridNet，同时也和 ImageNet 预训练当前最佳模型性能相当。在 PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上，最好的 Auto-DeepLab 模型优于多个当前最优模型。

论文：Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation

论文地址：

摘要：近期，在图像分类问题上神经架构搜索（NAS）确定的神经网络架构能力超越人类设计的网络。本论文将研究用于语义图像分割的 NAS，语义图像分割是将语义标签分配给图像中每个像素的重要计算机视觉任务。现有的研究通常关注搜索可重复的单元结构，对控制空间分辨率变化的外部网络结构进行人工设计。这种做法简化了搜索空间，但对于具备大量网络级架构变体的密集图像预测而言，该方法带来的问题很多。因此，该研究提出在搜索单元结构之外还要搜索网络级架构，从而形成一个分层架构搜索空间。本研究提出一种包含多种流行网络设计的网络级搜索空间，并提出一个公式来进行基于梯度的高效架构搜索（在 Cityscapes 图像上使用 1 个 P100 GPU 仅需 3 天）。本研究展示了该方法在较难的 Cityscapes、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上的效果。在不经任何 ImageNet 预训练的情况下，本研究提出的专用于语义图像分割的架构获得了当前最优性能。

这部分首先介绍了精确匹配上述分层架构搜索的离散架构的连续松弛，然后讨论了如何通过优化执行架构搜索，以及如何在搜索终止后解码离散架构。

4.2 优化

连续松弛的作用在于控制不同隐藏状态之间连接强度的标量现在也是可微计算图的一部分。因此可以使用梯度下降对其进行高效优化。作者采用了 [49] 中的一阶近似，将训练数据分割成两个单独的数据集 trainA 和 trainB。优化在以下二者之间交替进行：

1. 用 ∇_w L_trainA(w, α, β) 更新网络权重 w；

2. 用 ∇_(α,β) L_trainB(w, α, β) 更新架构 α, β。

其中损失函数 L 是在语义分割小批量上计算的交叉熵。

4.3 解码离散架构

单元架构

和 [49] 一样，本研究首先保留每个构造块的两个最强前任者（predecessor），然后使用 argmax 函数选择最可能的 operator，从而解码离散单元架构。

网络架构

公式 7 本质上表明图 1 中每个蓝色节点处的「outgoing 概率」的总和为 1。事实上，β 可被理解为不同「时间步」（层数）中不同「状态」（空间分辨率）之间的「transition 概率」。本研究的目标是从头开始找到具备「最大概率」的的路径。在实现中，作者可以使用经典维特比算法高效解码该路径。

图 1：左图是 L = 12 时的网络级搜索空间。灰色节点表示固定的「stem」层，沿着蓝色节点形成的路径表示候选网络级架构。右图展示了搜索过程中，每个单元是一个密集连接的结构。

图 3：使用本研究提出的分层神经架构搜索方法找到的最优网络架构和单元架构。灰色虚线箭头表示每个节点处具备最大 β 值的连接。atr 指空洞卷积（atrous convolution），sep 指深度可分离卷积（depthwise-separable convolution）。

图 4：在 10 次随机试验中，40 个 epoch 中架构搜索优化的验证准确率。

表 2：不同 Auto-DeepLab 模型变体在 Cityscapes 验证集上的结果。F：控制模型容量的 filter multiplier。所有 Auto-DeepLab 模型都是从头开始训练，且在推断过程中使用单尺度输入。

表 3：Cityscapes 验证集结果。研究采用不同的训练迭代次数（50 万、100 万与 150 万次迭代）和 SDP（Scheduled Drop Path）方法进行实验。所有模型都是从头训练的。

表 4：模型在推断过程中使用多尺度输入时在 Cityscapes 测试集上的结果。ImageNet：在 ImageNet 上预训练的模型。Coarse：利用粗糙注释的模型。

表 5：PASCAL VOC 2012 验证集结果。本研究采用多尺度推理（MS，multi-scale inference）和 COCO 预训练检查点（COCO）进行实验。在未经任何预训练的情况下，本研究提出的最佳模型（Auto-DeepLab-L）超越了 DropBlock 20.36%。所有的模型都没有使用 ImageNet 图像做预训练。

表 6：PASCAL VOC 2012 测试集结果。本研究提出的 AutoDeepLab-L 取得了可与众多在 ImageNet 和 COCO 数据集上预训练的顶级模型相媲美的结果。

表 7：ADE20K 验证集结果。在推断过程中使用多尺度输入。† 表示结果分别是从他们最新的模型 zoo 网站获得的。ImageNet：在 ImageNet 上预训练的模型。Avg：mIOU 和像素准确率的均值。

图 5：在 Cityscapes 验证集上的可视化结果。最后一行展示了本研究提出方法的故障模式，模型将一些较难的语义类别混淆了，如人和骑车的人。

图 6：在 ADE20K 验证集上的可视化结果。最后一行展示了本研究提出方法的故障模式，模型无法分割非常细粒度的对象（如椅子腿），且将较难的语义类别混淆了（如地板和地毯）。

问达院系介绍Wuyi University武夷学院数学与计算机学院怎么样？设有哪些专业？武夷学院的数学与计算机学院师资力量如何？专业学习方向是哪些？整体实力怎么样？武夷学院的数学与计算机学院师资力量如何？专业学习方向是哪些？整体实力怎么样？ Add Comment Invite to answer Report Share1 Followed Add Comment Invite to answer Report 输入分数测大学 1Follower1 answer姬雍 ~接下来我为大家简单介绍一下我们武夷学院的数学与计算机学院开设的专业以及研究情况 专业设置：数学与应用数学、信息与计算科学、计算机科学与技术、通信工程、物联网工程、数学与计算机学院下设计算机科学与技术系、物联网工程系、通信工程系、数学与应用数学系、信息与计算科学系等五个教学系，每个教学系下设一个专业共计5个本科专业。学院现有在校生1500余人，现有专任教师83人，其中正高8人，副高21人，博、硕士60人，外聘教师20人，是一支年龄、学历和职称结构较合理、爱岗敬业、团结协作、富有活力的教学团队。设有信息与通信技术实验中心，包括数学建模与数学实验、网络构建、单片机及嵌入式、通信原理、信号与系统等10余个专业实验室。设有校外实习、实践教学基地20多个。近三年来，学院教师在国内外核心以上期刊发表学术论文60多篇，其中有近40篇被SCI、EI、ISTP检索；主持省、市级教科研项目70多项；并有多位教师获省、市优秀科技和教学成果奖。在师生共同努力下，学院学生每年都获得多项国家和省级数学建模、数学竞赛、信息技术和软件设计等大赛奖项。数学与计算机学院下设专业情况如下：一、数学与应用数学专业1、培养特色：本专业培养富有创新意识和开拓精神，具有良好的职业道德；掌握数学学科的基本理论和基本方法；具备数学教育或应用统计方面的基本知识、基本技能和使用数学软件、计算机分析和解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练。能在教育、企事业和政府部门从事数学教育或从事实际数据的分析与应用、信息咨询和管理等工作。2、主要课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、微分方程、数值分析、数学建模与实验、C语言程序设计、数学软件、应用统计等课程。3、就业前景：毕业生能在教育、企事业和政府部门从事数学教育或从事实际数据的分析与应用、信息咨询和管理等工作，也可以继续攻读数学各专业或工科及其经济管理类各专业的硕士研究生。二、信息与计算科学专业1. 培养目标本专业培养适应社会经济发展，具有良好的人文和科学素养，身心健康；具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学的基本理论、方法与技能，能运用所学的知识和熟练的计算机技能，解决信息技术及科学与工程计算中的实际问题的复合型应用人才。毕业生能在经济金融、物流公司、仓储企业等部门从事应用开发、信息采集分析和管理等工作。2.主要课程数学分析，高等代数，解析几何，计算机基础，C语言程序设计，概率论与数理统计，大学物理，离散数学，常微分方程，数据结构与算法，数值分析，数据库原理及应用，运筹与优化，数学建模与实验。3.就业前景毕业生能在科技、教育、经济金融、物流公司、仓储企业等部门从事各类数值计算、应用软件开发和信息采集分析等方面的研究和管理等工作，也可继续攻读应用数学、计算机应用、经济管理以及相关专业的硕士研究生。三、计算机科学与技术专业计算机科学与技术是武夷学院首批升本专业，2007年开始招收本科生，本专业已列入福建省高等学校服务产业特色专业。目前共有专任教师20余人，其中教授4人，副教授6人。近三年来，发表核心及以上学术论文数十篇，承担省级以上科研教研项目十余项。专业培养目标：培养适应社会经济发展和满足闽北市场经济建设需要，富有创新意识和开拓精神，具有高度社会责任感，知识、能力、素质协调发展。具备计算机科学与技术基本理论、专业知识和专业思想，系统地掌握计算机软硬件系统开发和技能，具备本领域分析问题、解决问题的基本能力，具备较强的实践应用能力，具有良好的工程师素养和职业发展潜力；能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机软硬件设计研究、计算机应用、计算机教学等。专业现有软件方向和嵌入式技术方向，主要课程有C语言程序设计、数据结构、数据库技术、线性代数、计算机网络、软件工程、Java面向对象程序设计、.NET程序设计、编译原理、计算机组成与结构、单片机及嵌入式技术、web应用系统开发、windows应用系统开发、软件测试等。专业有丰富的办学经验，教学效果良好。毕业生中有考上中国科技大学、北京邮电大学等高校研究生；在校本科生获得了数学建模竞赛国家级二等奖；获得了“蓝桥杯”软件设计大赛国家级一等奖、二等奖。四、通信工程专业培养目标：本专业培养适应地方社会经济发展需要，具有良好的科学文化素养和技术创新能力，具备通信基础理论和专业知识，系统掌握现代通信技术，能在信息通信领域从事技术开发、工程设计、设备制造、网络运营、技术管理、系统维护等工作，具有较强工程实践能力的高级应用技术型人才。培养特色：基础扎实，专业方向特色鲜明，技术口径宽，职业能力强，就业前景好。主要课程:电路分析、电子技术基础、通信电子线路、C语言程序设计、通信原理、电磁场与电磁波、计算机网络、信号与系统、数字信号处理、软交换与NGN、光纤通信、移动通信等。就业前景：本专业培养的毕业生主要面向通信行业的开发商、生产商、运营商、系统集成商、销售商等，可以从事通信技术开发、产品设计制造、运营管理、系统集成及维护、产品销售等方面的工作。五、物联网工程专业特色：本专业被纳入学校智慧城镇建设应用型人才培养专业群。依托智慧城镇建设，加强与行业企业合作，坚持与应用领域融合，采取订单式培养以及项目导向的人才培养模式，逐渐形成“面向智慧建筑、智慧农业、智慧旅游等应用领域，学科交叉融合，适应潜在需求”的特色专业。培养目标：本专业培养适应社会经济发展需要，具有良好的职业道德、较好的人文社会科学素养、扎实的自然科学基础以及较强的创新意识和开拓精神,掌握物联网工程专业基本理论知识和技能，具备在智慧建筑、智慧农业、智慧旅游等领域系统地应用物联网理论知识和技能进行物联网系统软硬件的设计、开发、集成和应用以及物联网系统运行维护的能力，能适应物联网相关行业其他潜在需求的高级应用型人才。主要课程：物联网导论、C语言程序设计、面向对象程序设计（Java）、数据结构、linux操作系、数据通信与网络技术、数据库技术、单片机技术，RFID与传感器技术、嵌入式技术、无线传感器网络技术、物联网工程与实践、物联网下位机软件开发、物联网上位机应用软件开发、Android应用开发、Android游戏开发、智慧建筑实训、智慧农业实训、智慧旅游实训等课程。就业前景：毕业生具有设计、开发、集成及应用物联网技术等方面的能力，适合在与物联网相关的企事业单位、政府部门从事与物联网技术相关的设计、开发、应用、集成、管理、维护等高层次工程与应用工作；也可继续攻读计算机科学与技术、人工智能、信息处理、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的硕士研究生。 ~欢迎大家来我们武夷学院读书，我们数学与计算机学院的同学个个都很热情的偶 ~接下来我为大家简单介绍一下我们武夷学院的数学与计算机学院开设的专业以及研究情况 专业设置：数学与应用数学、信息与计算科学、计算机科学与技术、通信工程、物联网工程、数学与计算机学院下设计算机科学与技术系、物联网工程系、通信工程系、数学与应用数学系、信息与计算科学系等五个教学系，每个教学系下设一个专业共计5个本科专业。学院现有在校生1500余人，现有专任教师83人，其中正高8人，副高21人，博、硕士60人，外聘教师20人，是一支年龄、学历和职称结构较合理、爱岗敬业、团结协作、富有活力的教学团队。设有信息与通信技术实验中心，包括数学建模与数学实验、网络构建、单片机及嵌入式、通信原理、信号与系统等10余个专业实验室。设有校外实习、实践教学基地20多个。近三年来，学院教师在国内外核心以上期刊发表学术论文60多篇，其中有近40篇被SCI、EI、ISTP检索；主持省、市级教科研项目70多项；并有多位教师获省、市优秀科技和教学成果奖。在师生共同努力下，学院学生每年都获得多项国家和省级数学建模、数学竞赛、信息技术和软件设计等大赛奖项。数学与计算机学院下设专业情况如下：一、数学与应用数学专业1、培养特色：本专业培养富有创新意识和开拓精神，具有良好的职业道德；掌握数学学科的基本理论和基本方法；具备数学教育或应用统计方面的基本知识、基本技能和使用数学软件、计算机分析和解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练。能在教育、企事业和政府部门从事数学教育或从事实际数据的分析与应用、信息咨询和管理等工作。2、主要课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、微分方程、数值分析、数学建模与实验、C语言程序设计、数学软件、应用统计等课程。3、就业前景：毕业生能在教育、企事业和政府部门从事数学教育或从事实际数据的分析与应用、信息咨询和管理等工作，也可以继续攻读数学各专业或工科及其经济管理类各专业的硕士研究生。二、信息与计算科学专业1. 培养目标本专业培养适应社会经济发展，具有良好的人文和科学素养，身心健康；具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学的基本理论、方法与技能，能运用所学的知识和熟练的计算机技能，解决信息技术及科学与工程计算中的实际问题的复合型应用人才。毕业生能在经济金融、物流公司、仓储企业等部门从事应用开发、信息采集分析和管理等工作。2.主要课程数学分析，高等代数，解析几何，计算机基础，C语言程序设计，概率论与数理统计，大学物理，离散数学，常微分方程，数据结构与算法，数值分析，数据库原理及应用，运筹与优化，数学建模与实验。3.就业前景毕业生能在科技、教育、经济金融、物流公司、仓储企业等部门从事各类数值计算、应用软件开发和信息采集分析等方面的研究和管理等工作，也可继续攻读应用数学、计算机应用、经济管理以及相关专业的硕士研究生。三、计算机科学与技术专业计算机科学与技术是武夷学院首批升本专业，2007年开始招收本科生，本专业已列入福建省高等学校服务产业特色专业。目前共有专任教师20余人，其中教授4人，副教授6人。近三年来，发表核心及以上学术论文数十篇，承担省级以上科研教研项目十余项。专业培养目标：培养适应社会经济发展和满足闽北市场经济建设需要，富有创新意识和开拓精神，具有高度社会责任感，知识、能力、素质协调发展。具备计算机科学与技术基本理论、专业知识和专业思想，系统地掌握计算机软硬件系统开发和技能，具备本领域分析问题、解决问题的基本能力，具备较强的实践应用能力，具有良好的工程师素养和职业发展潜力；能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机软硬件设计研究、计算机应用、计算机教学等。专业现有软件方向和嵌入式技术方向，主要课程有C语言程序设计、数据结构、数据库技术、线性代数、计算机网络、软件工程、Java面向对象程序设计、.NET程序设计、编译原理、计算机组成与结构、单片机及嵌入式技术、web应用系统开发、windows应用系统开发、软件测试等。专业有丰富的办学经验，教学效果良好。毕业生中有考上中国科技大学、北京邮电大学等高校研究生；在校本科生获得了数学建模竞赛国家级二等奖；获得了“蓝桥杯”软件设计大赛国家级一等奖、二等奖。四、通信工程专业培养目标：本专业培养适应地方社会经济发展需要，具有良好的科学文化素养和技术创新能力，具备通信基础理论和专业知识，系统掌握现代通信技术，能在信息通信领域从事技术开发、工程设计、设备制造、网络运营、技术管理、系统维护等工作，具有较强工程实践能力的高级应用技术型人才。培养特色：基础扎实，专业方向特色鲜明，技术口径宽，职业能力强，就业前景好。主要课程:电路分析、电子技术基础、通信电子线路、C语言程序设计、通信原理、电磁场与电磁波、计算机网络、信号与系统、数字信号处理、软交换与NGN、光纤通信、移动通信等。就业前景：本专业培养的毕业生主要面向通信行业的开发商、生产商、运营商、系统集成商、销售商等，可以从事通信技术开发、产品设计制造、运营管理、系统集成及维护、产品销售等方面的工作。五、物联网工程专业特色：本专业被纳入学校智慧城镇建设应用型人才培养专业群。依托智慧城镇建设，加强与行业企业合作，坚持与应用领域融合，采取订单式培养以及项目导向的人才培养模式，逐渐形成“面向智慧建筑、智慧农业、智慧旅游等应用领域，学科交叉融合，适应潜在需求”的特色专业。培养目标：本专业培养适应社会经济发展需要，具有良好的职业道德、较好的人文社会科学素养、扎实的自然科学基础以及较强的创新意识和开拓精神,掌握物联网工程专业基本理论知识和技能，具备在智慧建筑、智慧农业、智慧旅游等领域系统地应用物联网理论知识和技能进行物联网系统软硬件的设计、开发、集成和应用以及物联网系统运行维护的能力，能适应物联网相关行业其他潜在需求的高级应用型人才。主要课程：物联网导论、C语言程序设计、面向对象程序设计（Java）、数据结构、linux操作系、数据通信与网络技术、数据库技术、单片机技术，RFID与传感器技术、嵌入式技术、无线传感器网络技术、物联网工程与实践、物联网下位机软件开发、物联网上位机应用软件开发、Android应用开发、Android游戏开发、智慧建筑实训、智慧农业实训、智慧旅游实训等课程。就业前景：毕业生具有设计、开发、集成及应用物联网技术等方面的能力，适合在与物联网相关的企事业单位、政府部门从事与物联网技术相关的设计、开发、应用、集成、管理、维护等高层次工程与应用工作；也可继续攻读计算机科学与技术、人工智能、信息处理、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的硕士研究生。 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