従来のAuto Augのように画像全体に対する探索を行うだけではなく、BBOXの大きさに応じたAugmentationのパラメータに関しても探索を行う。

COCOにおいて従来の探索する計算量を40倍節約し、従来の性能を大幅に向上させた。また、探索された結果から画像の拡大が小さな物体の認識に良い影響を与え、BBOXへは色への操作よりも帰化的な変換の方が効果的であることを示しており、人間的な直感と近いことを確認している。