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自动驾驶中的多任务学习与模型架构.docx
资料介绍
自动驾驶中的多任务学习与模型架构
一、引言
自动驾驶感知系统需要同时完成大量视觉任务——目标检测、车道线分割、可行驶区域估计、深度估计、运动预测等。在早期的模块化架构中，每个任务独立训练一个专用模型，分别部署在计算平台上。这种"一个任务一个模型"的方式不仅占用了大量算力资源，还导致了各任务之间信息无法共享的问题——目标检测模型提取的特征，车道线分割模型无法复用。多任务学习通过共享骨干网络、并行输出多个任务结果的方式，在降低计算成本的同时提升了各任务的感知精度。
二、多任务学习的核心原理
共享表示层。 多任务学习的核心思想是多个相关任务共享底层的特征提取网络（骨干网络）。在自动驾驶场景中，从摄像头图像中提取边缘、纹理、深度等底层视觉特征的过程对所有感知任务都是通用的。共享骨干网络使模型只需对输入图像进行一次前向计算，就可以同时输出目标检测框、车道线、可行驶区域等多个结果，计算量大幅降低。
任务间信息促进。 共享表示层不仅节约计算资源，还能提升各任务的学习效果。当多个任务联合训练时，每个任务的梯度信号都会回传至共享骨干网络，共同优化特征提取的质量。例如，深度估计任务迫使模型学习"物体远近"的特征，这些特征对目标检测也大有裨益——模型能利用深度信息更好地区分前景目标和背景干扰。
梯度冲突的协调。 多任务训练的核心技术挑战是"梯度冲突"——不同任务的损失函数可能对共享网络参数产生方向相反的梯度更新。例如，目标检测任务希望骨干网络输出对物体轮廓敏感的特征，而语义分割任务则希望输出对像素类别敏感的特征，两者可能存在冲突。梯度协调技术——如梯度归一化、不确定性加权和PCGrad投影冲突梯度——可以缓解这一问题，使多任务训练的收敛效果达到甚至超过单任务分别训练的水平。
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