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Paper地址：https://arxiv.org/abs/2107.00651 GitHub地址：https://github.com/microsoft/AutoML 前言 Bert/Transformer结构，已成为自然语言处理、语音识别与多模态匹配等模型的主流结构，视觉模型也逐渐往Transformer结构收敛。本文针对视觉Transformer提出了AutoFormer方法，是一种基于weight entanglement的One-shot NAS，充分预训练的超网络、能满足多种资源约束的部

Paper Link:https://arxiv.org/abs/2003.10401 GitHub (PyTorch):https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting Introduction 如何有效应对输入图像中目标尺度的差异与多样性，是语义分割面临的一个难题； 传统的解法主要是设计良好的静态网络结构: FCN, U-Net, PSPNet, Conv-Deconv, SegNet等； 针对特定场景与目标硬件，也可以通过NAS自动搜索有效的网络结构：..