一种自动驾驶场景下的多任务学习优化方法及系统

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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