NAS-With-Code：神经架构搜索论文与代码集合

NAS-With-Code：神经架构搜索论文与代码集合

NAS-With-Code Neural Architecture Search (NAS) papers with code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-With-Code

项目介绍

NAS-With-Code 是一个开源项目，旨在为研究人员和开发者提供神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）相关的论文及其实现代码。该项目汇集了大量NAS领域的论文，涵盖了多种不同的网络架构、搜索策略和任务场景，对于希望深入研究NAS技术和应用的科研人员及工程师来说，是一个宝贵的资源。

项目技术分析

神经架构搜索是一种自动化搜索最优神经网络结构的方法，旨在通过算法自动设计出在特定任务上表现更优的模型。NAS-With-Code项目涵盖了多种NAS技术，包括基于梯度下降的搜索策略、进化算法（Evolutionary Algorithms, EA）、强化学习（Reinforcement Learning, RL）等。此外，项目中的论文还涉及到了不同的网络架构，如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、图卷积网络（GCN）等。

项目中的每一篇论文都提供了详细的架构描述、搜索策略以及相应的实验结果，使得用户可以快速了解各个NAS方法的特点和适用场景。

项目技术应用场景

NAS-With-Code 中的技术和应用场景十分广泛，包括了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。以下是一些具体的应用实例：

1. 计算机视觉：项目包含了用于视频动作分割、高分辨率神经网络架构搜索、视频姿态估计等多种计算机视觉任务的NAS方法。
2. 目标检测：例如，OPANAS是一种用于目标检测的NAS方法，通过有效的路径聚合网络架构搜索，提升检测性能。
3. 领域泛化：IN SEARCH OF LOST DOMAIN GENERALIZATION这篇论文提出的NAS方法，旨在寻找具有领域泛化能力的网络架构。

这些应用场景展示了NAS技术在提升模型性能、优化模型效率等方面的巨大潜力。

项目特点

NAS-With-Code 项目具有以下几个显著特点：

• 全面性：该项目涵盖了自2019年以来多个顶级会议和期刊上发表的NAS相关论文，反映了NAS领域的最新研究进展。
• 实用性：每篇论文都提供了对应的代码实现，帮助用户快速复现论文中的实验结果，并进行进一步的探索和研究。
• 易于使用：项目以列表形式组织，清晰地标明了每篇论文的标题、发表地点、网络架构、搜索策略和代码链接，方便用户查找和使用。

NAS-With-Code 项目作为一个汇集了最新NAS研究成果和代码的资源库，对于推动NAS技术的发展和应用具有重要意义。它不仅可以帮助研究人员快速入门NAS领域，也可以帮助工程师在实际项目中应用NAS技术，以实现更高效的模型设计和优化。

NAS-With-Code Neural Architecture Search (NAS) papers with code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-With-Code