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 。5 实验结果图 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 。
【Cityscapes,cityscapes】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 。
人工智能将从哪些方面深刻影响我们的生活？
人工智能正在像水和电一样进入我们的生活1、行业应用赋能社会刚刚去的2017年 ， 也被称为人工智能应用元年 。AI技术在各行业落地应用、为人类生活带来极大改变 。机器通过学习顶尖专家知识 ， 可以达到一流专家水平 ， AI已经准备好为世界赋能 。人工智能现在解决的问题是 ， 一方对面让人类在生活、车载、家居等交互使用和体验更加便利和自然；另外一方面 ， 补充各个行业里最稀缺的资源 ， 即专家资源 。
在医疗领域 ， 面对优质医疗资源紧缺的现状 ， AI能够让医疗资源合理利用 。我们的导诊机器人已经在很多医院应用 ， 它继承了科大讯飞的智能语音和人工智能技术 ， 能够通过与患者进行对话和语义理解 ， 给出相应的答案 。机器人每天的交互能够达到2000多次 ， 服务六、七百人次 。这在很大程度上辅助了导诊护士的工作 ， 也改善了患者的入院初体验 。
医学影像诊断系统够帮助医生为患者给出更加精准的疾病判断和治疗方案 。而今 ， 影像科医生每天都会有几十甚至上百例的患者CT、上万幅图像 ， 工作压力大人工智能医学影像辅助诊断系统 ， 原本需要五分钟看完的图像、现在短短几秒就可处理 。有了人工智能 ， 一线医生的诊疗水平大幅提升、分级诊疗的进程也得到极大推进 。此外 ， 我们一直致力于用人工智能推动教育发展 ， 构建以学习者为中心的教学新模式 ， 开展以大数据为基础的发展性评价、学习分析和个性化学习资源推荐 。
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