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摘要：本发明公开了一种基于任务条件适配器的多任务密集预测方法及系统。包括：利用结合适配器的特征提取骨干编码器提取输入图像的多尺度特征图；根据执行任务类型，利用结合适配器的任务解码器对多尺度特征图进行解码，获得解码结果；多个任务特定的输出头根据任务类型对解码结果处理后输出对应任务的预测结果。在编码阶段，冻结了参数的特征提取骨干编码器网络进行并行连接，节省了参数数量和计算资源。在解码阶段，本发明将所述任务条件适配器串行接入每个解码器层，从而实现更直接有效的任务特定特征调制。本发明可以实现与传统多任务密集预测方法相比，在具有相当甚至更佳的性能的情况下，具有更少的训练参数、更短的训练时间和更低的内存消耗。
主权项：1.一种基于任务条件适配器的多任务密集预测方法，其特征在于，包括：获取输入图像与执行任务类型；利用结合适配器的特征提取骨干编码器提取输入图像的多尺度特征图；根据执行任务类型，利用结合适配器的任务解码器对多尺度特征图进行解码，获得解码结果；多个执行任务特定的输出头根据任务类型对解码结果处理后输出对应任务的预测结果。
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百度查询： 浙江大学 一种基于任务条件适配器的多任务密集预测方法及系统
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