セマンティックセグメンテーションのためのNAS（Neural Architecture Search)の手法の提案。高い精度で限られたリソースでも推論できるようなアーキテクチャを効率的に探索する。学習中に中間教師信号を送るが、評価時には除外される補助セルを利用する。補助セルの設計はNASのコントローラー（より良いアーキテクチャになるようにパラメータを更新する機構）が作る。