1月14日消息，据报道，近日，斯坦福大学李飞飞组的研究者发表论文《Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation》，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，能够显著提高架构搜索的效率，降低算力需求。