[发明专利]多任务模型训练方法、任务预测方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202310579621.9 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116758511A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 应思琦;朱张平;钱少华;邓皓匀 | 申请（专利权）人： | 重庆长安汽车股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V20/56;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 肖冰滨 |
| 地址： | 400023 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明实施例提供一种多任务模型训练方法、任务预测方法、装置、设备及介质，属于智能驾驶领域。多任务模型包括共有网络、多个任务的独有网络、通道融合层、多个任务的输出头，任务模型训练方法包括：将训练集输入至共有网络，得到共有特征，并将训练集输入至独有网络，得到目标任务的独有特征；将共有特征和目标任务的独有特征输入至通道融合层，得到目标任务的融合特征；将融合特征输入至目标任务对应的输出头，并基于多任务模型的输出结果计算多个任务的损失；基于多个任务的损失，迭代训练多任务模型。降低了多任务模型对内存和算力的要求，使得多任务模型具有更高的推理速度，且得到的任务结果更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 模型 训练 方法 预测 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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