FMAS是一个用于语义分割的多目标神经架构搜索框架，通过子采样和验证数据集的子集降低了训练和评估时间。在PASCAL VOC 2012数据集上，FMAS可以快速找到性能更强且计算成本更低的模型。在边缘设备上，FMAS可以找到比现有体系结构快2.2倍的神经网络。