摘要
本发明公开了一种全景驾驶感知多任务学习方法及系统,属于基于深度学习的自动驾驶技术领域,对多个图像开源数据集进行尺寸调整及数据增强后获得训练数据集;构建基于改进YOLOP网络的多任务检测模型,基于改进YOLOP网络的多任务检测模型包括改进的Neck网络和多任务检测头;改进的Neck网络包括空间金字塔池模块和特征金字塔网络模块,特征金字塔网络模块包括大分辨率特征图层;多任务检测头包括车辆检测头、交通灯检测头、交通标志检测头、可行驶区域分割头和车道线分割头;对基于改进YOLOP网络的多任务检测模型采用训练数据集,结合串行策略进行模型推理训练,同时得到车辆检测、红绿灯识别、交通标志识别、可行驶区域分割和车道线分割的输出结果。