Fast AutoAugment - 技术文档报告

1. 项目名称

主标题: Fast AutoAugment

副标题: 高效自动数据增强框架

2. 摘要

Fast AutoAugment是一个基于密度匹配的高效数据增强策略搜索框架，主要特点包括：

• 相比AutoAugment实现1428倍的搜索速度提升
• 在CIFAR-10/100、ImageNet等数据集上保持SOTA性能
• 支持多种网络架构(Wide-ResNet、Shake-Shake等)
• 提供预训练模型下载

该项目解决了传统自动数据增强方法计算成本高的问题，主要面向深度学习研究人员和工程师。其独特优势在于将搜索时间从数千GPU小时缩短至数小时，同时保持模型性能。

Fast AutoAugment搜索流程示意图

3. 项目地址

🔗 https://github.com/kakaobrain/fast-autoaugment

4. 标签系统

提取规则: 基于技术术语、工具链、应用场景生成标签

5. 技术主题分类

多维度分类：

• 领域类型: 人工智能/深度学习
• 技术方向: 计算机视觉/自动机器学习
• 应用场景: 图像分类/模型训练加速

6. 技术栈分析

技术栈表格

7. 专业README中文文档

1. 项目简介

Fast AutoAugment是NeurIPS 2019论文《Fast AutoAugment》的官方实现，通过密度匹配策略大幅提升自动数据增强的搜索效率。

2. 性能表现

CIFAR-10/100

搜索时间仅需3.5 GPU小时(比AutoAugment快1428倍)

ImageNet

搜索时间450 GPU小时(比AutoAugment快33倍)

3. 快速开始

3.1 搜索增强策略

python search.py -c confs/wresnet40x2_cifar10_b512.yaml --dataroot ... --redis ...

3.2 使用搜索策略训练模型

python FastAutoAugment/train.py -c confs/wresnet40x2_cifar10_b512.yaml --aug fa_reduced_cifar10 --dataset cifar10

3.3 分布式训练

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 FastAutoAugment/train.py -c confs/efficientnet_b4.yaml --aug fa_reduced_imagenet

4. 预训练模型

提供CIFAR-10/100和ImageNet上的预训练模型下载，详见项目README。

5. 引用

@inproceedings{lim2019fast,
  title={Fast AutoAugment},
  author={Lim, Sungbin and Kim, Ildoo and Kim, Taesup and Kim, Chiheon and Kim, Sungwoong},
  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)},
  year={2019}
}

8. 综合指数

综合评估表格