[发明专利]一种多任务模型的训练方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 202010744149.6 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN111931929B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 谢粤超 | 申请（专利权）人： | 深圳地平线机器人科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) 11734 | 代理人： | 张洋 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种多任务模型的训练方法、装置及计算机存储介质，利用第一训练图像集对骨干网络进行训练，以得到经训练的骨干网络；根据预设类别任务的关联性进行分支网络的整合，得到多分支网络；利用已训练的所述骨干网络对第二训练图像集进行处理，以得到所述第二训练图像集中每一样本图像对应的特征图；利用所述每一样本图像对应的特征图对所述多分支网络进行训练。如此，本申请在通过经训练的骨干网络对对训练图像集中每一个样本图像进行特征提取的基础上，利用分支网络的关联性整合，将合适的任务类别的分支网络放到同一个分支中，从而在同等算力的情况下，有效提升多任务模型的感知性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 模型 训练 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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