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DARTS-:增加辅助跳连,走出搜索性能崩溃

尽管可微分架构搜索(DARTS)发展迅速,但它长期存在性能不稳定的问题,这极大地限制了它的应用。现有的鲁棒性方法是从由此产生的恶化行为中获取线索,而不是找出其原因。各种指标如海森特征值等被提出来作为性能崩溃前停止搜索的信号。然而,如果阈值设置不当,这些基于指标的方法往往很容易拒绝好的架构,更何况搜索是内在的噪声。在本文中,进行了一种更细微更直接的方法来解决塌陷问题。本文首先证明了跳连与其他候选操作相比具有明显的优势,它可以很容易地从劣势状态中恢复过来并成为主导。因此,本文提出用辅助跳过连接来剔除这种优势,确保所有操作的竞争更加公平,在各种数据集上的大量实验验证了它可以大幅提高鲁棒性。

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Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation

无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键,比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布,导致在多种场景中的结果并不理想。为此,在本文中,我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的,我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导,在每个尺度上,我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式,有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式,网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验,对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配,这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。

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