一种自动驾驶场景下的多任务学习优化方法及系统
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
验证码登录
×
发送
登录即代表您已同意AITNT
用户协议
和
隐私政策
登录
登录成功后会自动刷新界面
AI新闻日报
AITNT公众号
AITNT交流群
搜索
未登录
首页
AI中心
退出
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI 源力市场
寻求报道
一种自动驾驶场景下的多任务学习优化方法及系统
申请号:
CN202511166835
申请日期:
2025-08-20
公开号:
CN120783309A
公开日期:
2025-10-14
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,具体为一种自动驾驶场景下的多任务学习优化方法及系统,包括以下步骤:对采集车辆行驶道路图像中的图像进行编码,特征筛选,任务相似性损失计算,特定任务处理;有益效果为:通过任务之间的参数共享来学习每个任务的嵌入表示。然后,针对每个任务的嵌入表示,利用它与其余任务嵌入表示的相似性,设计任务相似性损失,以形成多任务间的自监督学习,从而得到该任务更好的嵌入表示。
技术关键词
学习优化方法
多任务
多尺度神经网络
局部纹理特征
轻量化结构
多层次特征
障碍物识别
跨层特征
归一化方法
车道检测
掩码矩阵
图像编码
场景
解码器设计
语义特征
分支
特征值
全卷积网络