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Deeplab,deeplab( 四 )

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圖 1：左圖是 L = 12 時的網絡級搜索空間 ?；疑?jié)點表示固定的「stem」層，沿著藍色節(jié)點形成的路徑表示候選網絡級架構 。右圖展示了搜索過程中，每個單元是一個密集連接的結構 。5 實驗結果圖 3：使用本研究提出的分層神經架構搜索方法找到的最優(yōu)網絡架構和單元架構 ?；疑摼€箭頭表示每個節(jié)點處具備最大 β 值的連接 。
atr 指空洞卷積（atrous convolution），sep 指深度可分離卷積（depthwise-separable convolution） 。圖 4：在 10 次隨機試驗中，40 個 epoch 中架構搜索優(yōu)化的驗證準確率 。表 2：不同 Auto-DeepLab 模型變體在 Cityscapes 驗證集上的結果 。
F：控制模型容量的 filter multiplier 。所有 Auto-DeepLab 模型都是從頭開始訓練，且在推斷過程中使用單尺度輸入 。表 3：Cityscapes 驗證集結果 。研究采用不同的訓練迭代次數（50 萬、100 萬與 150 萬次迭代）和 SDP（Scheduled Drop Path）方法進行實驗 。
所有模型都是從頭訓練的 。表 4：模型在推斷過程中使用多尺度輸入時在 Cityscapes 測試集上的結果 。ImageNet：在 ImageNet 上預訓練的模型 。Coarse：利用粗糙注釋的模型 。表 5：PASCAL VOC 2012 驗證集結果 。本研究采用多尺度推理（MS，multi-scale inference）和 COCO 預訓練檢查點（COCO）進行實驗 。
在未經任何預訓練的情況下，本研究提出的最佳模型（Auto-DeepLab-L）超越了 DropBlock 20.36% 。所有的模型都沒有使用 ImageNet 圖像做預訓練 。表 6：PASCAL VOC 2012 測試集結果 。本研究提出的 AutoDeepLab-L 取得了可與眾多在 ImageNet 和 COCO 數據集上預訓練的頂級模型相媲美的結果 。
表 7：ADE20K 驗證集結果 。在推斷過程中使用多尺度輸入 。? 表示結果分別是從他們最新的模型 zoo 網站獲得的 。ImageNet：在 ImageNet 上預訓練的模型 。Avg：mIOU 和像素準確率的均值 。圖 5：在 Cityscapes 驗證集上的可視化結果 。最后一行展示了本研究提出方法的故障模式，模型將一些較難的語義類別混淆了，如人和騎車的人 。
源于人腦的深度學習，到底是怎樣學習的？
摘要： 深度學習可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務，如語音識別、圖像識別和檢索、自然語言理解等 。深層模型是包含多個隱藏層的人工神經網絡，多層非線性結構使其具備強大的特征表達能力和對復雜任務建模能力 。訓練深層模型是長期以來的難題，近年來以層次化、逐層初始化為代表的一系列方法的提出給訓練深層模型帶來了希望，并在多個應用領域獲得了成功 。
深層模型的并行化框架和訓練加速方法是深度學習走向實用的重要基石，已有多個針對不同深度模型的開源實現，Google、Facebook、百度、騰訊等公司也實現了各自的并行化框架 。深度學習是目前最接近人腦的智能學習方法，深度學習引爆的這場革命，將人工智能帶上了一個新的臺階，將對一大批產品和服務產生深遠影響 。
1 深度學習的革命人工智能(ArTIficial Intelligence)，試圖理解智能的實質，并制造出能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器 。如果說機器是人類手的延伸、交通工具是人類腿的延伸，那么人工智能就是人類大腦的延伸，甚至可以幫助人類自我進化，超越自我 。人工智能也是計算機領域最前沿和最具神秘色彩的學科，科學家希望制造出代替人類思考的智能機器，藝術家將這一題材寫進小說，搬上銀幕，引發(fā)人們無限的遐想 。
然而，作為一門嚴肅的學科，人工智能在過去的半個多世紀中發(fā)展卻不算順利 。過去的很多努力還是基于某些預設規(guī)則的快速搜索和推理，離真正的智能還有相當的距離，或者說距離創(chuàng)造像人類一樣具有抽象學習能力的機器還很遙遠 。近年來，深度學習（Deep Learning）直接嘗試解決抽象認知的難題，并取得了突破性的進展 。

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