Photo by Daniel Cheung on Unsplash，本文来自微信民众号：量子位（ID：QbitAI），作者：方栗子

这是一只AI生出的小AI。

谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经收集架构搜刮 (NAS) ，发明了一个目的检测模子。长如许：

△ 看不清请把手机横过去

它的准确率和速率都超过了大先辈Mask-RCNN；也超过了别的两只行业精英：FPN和SSD。

模子叫做NAS-FPN。大佬Quoc Le说，它的长相完整在设想以外，非常前卫：

△ 喜信宣布一日，已收成600颗心

AI的脑洞果真和人类不一样。对照一下，目的检测界的传统要领FPN (特性金字塔收集) 长如许：

谷歌大脑说，虽然收集架构搜刮 (NAS) 并不算新鲜，但他们用的搜刮空间异乎寻常。

如何搜出来？

在NAS-FPN涌现之前，地球上最壮大的目的检测模子，架构都是人类手动设想的。

△ 这是Mask-RCNN的结果

NAS是一种自动调参的要领，调的不是练习超参数，是收集架构超参数：好比收集若干层、每层都是甚么算子、卷积层里的过滤器巨细等等。

它能够在许多许多分歧的架构里，疾速找到机能最好的那一个。

以是，要把目的检测的经常使用架构FPN (特性金字塔收集) 和NAS结合起来，发明那只最凶猛的AI。

但题目是搜刮空间太大，特性高出许多分歧的标准。

因而，团队基于RetinaNet框架，设想了一个新的搜刮空间：

这里，一个FPN是由许多的“兼并单位 (Merging Cells) ”构成的。

是要把输入的分歧标准/分辨率的特性层，兼并到RetinaNet的表征里去。

详细如何兼并？这是由一个RNN控制器来决议的，经由四个步调：

一是，从输入里任选一个特性层；

二是，从输入里再选一个特性层；

三是，挑选输出的特性分辨率；

四是，挑选一种二进制运算，把两个特性层 (用上一步选定的分辨率) 兼并起来。

第四步有两种运算可选，一种是加和 (sum) ，一种是全局池化 (Global Pooling) 。两个都是简朴、高效的运算，不会附加任何带练习的参数。

一个Cell就如许兼并出来了，但这只是中心结果。把它加到适才的输入列内外，和其他特性层排在一起。

然后，就能够从新选两个特性层，反复上面的步调一、二、四，连结分辨率稳定。

(团队说，若是要制止选到雷同分辨率的两个特性层，就不要用步长8。2和4是对照适宜的步长。)

就如许，不停地天生新的Cell。

住手搜刮的时刻，末了天生的5个Cell，会构成“被选中的FPN”出道。

那末题目来了，搜刮甚么时刻能停？

不是非要悉数搜刮完，随时都能够退出。横竖分辨率是稳定的，FPN是能够随便扩大的。

团队设定了Early Exit (提早退出) 机制，用来衡量速率和准确率。

终究宣布NAS-FPN的，是AI跑了8,000步以后，拔取最末5个Cell天生的收集。回忆一下：

从原始FPN (下图a) 最先，它走过的路大概是如许的：

跑得越久，天生的收集就越弯曲。

模子如何？

NAS-FPN能够依托于种种骨架：MobileNet，ResNet，AmoebaNet……

团队挑选的是AmoebaNet骨架。

那末，用COCO test-dev数据集，和那些壮大的先辈比一比高清大图检测结果。

竞赛结果宣布：

NAS-FPN拿到了48.3的AP分，超过了Mask-RCNN，而且用时更短 (右侧第二列是时候) 。

别的一场竞赛，是挪动检测 (320x320) ，NAS-FPN的轻量版本，跑在MobileNet2骨架上：

超过了凶猛的先辈SSD轻量版，虽然，照样没有遇上YOLOv3。

△ YOLOv3过往结果展

不外，打败Mask-RCNN已是值得庆贺的造诣了。

One More Thing

NAS既然如此高能，应当已搜刮过许多器械了吧？

谷歌大脑的另一位成员David Ha列出了7种：

1) 基于CNN的图象分类器，2) RNN，3) 激活函数，4) SGD优化器，5) 数据扩增，6) Transformer，7) 目的检测。

并发射了直击魂魄的发问：下一个被搜的会是甚么？

他的同事摘得了最佳答案：NAS啊。

△ NAS

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1904.07392.pdf

本文来自微信民众号：量子位（ID：QbitAI），作者：方栗子

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