【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和深度学习领域，尤其涉及一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法。
技术介绍
1、随着人工智能和深度学习技术的迅速发展，神经网络在图像处理、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了显著成果。其中，图像分割作为计算机视觉的关键任务之一，在自动驾驶、医学图像分析、卫星图像处理和增强现实等应用中发挥了重要作用。图像分割任务的目标是将图像分解为若干个有意义的区域或对象，以便进行进一步的图像分析和理解。然而，设计适合多种图像分割任务的高效神经网络架构是一项复杂且耗时的挑战。传统的神经网络设计方法依赖于专家知识和大量的实验调试过程，往往需要针对不同的任务和应用场景进行反复调整。这不仅消耗大量时间和资源，而且难以保证设计的网络架构在不同任务中的泛化能力。随着数据集的复杂性和任务要求的不断增加，人工设计神经网络的方法逐渐无法满足实际需求。神经架构搜索作为一种自动化设计神经网络架构的方法，通过算法自动搜索最优的网络架构，极大地减轻了人工设计的负担。传统的nas方法，如基于强化学习和进化算法的搜索策略，已经在图像分类等任务中展现了...
【技术保护点】
1.一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，构建多图像分割任务的统一描述及需求模型，具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，自适应神经架构搜索算法中的模块化设计的具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，细胞级别架构构建的设计，具体步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种自适应多...
【技术特征摘要】
1.一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，构建多图像分割任务的统一描述及需求模型，具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，自适应神经架构搜索算法中的模块化设计的具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，细胞级别架构构建的设计，具体步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵学健，孙知信，孙哲，陈文欣，胡晔凯，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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