自适应任务消息传递网络

多任务密集预测

一种端到端多任务学习模型，通过自适应空间消息交互机制挖掘任务间的局部与全局关联，缓解负迁移。

Shalayiding, Sirejiding · Bayramli, Bayram · Yuxiang, Lu · Suizhi, Huang · 卢宏涛 · 丁玥

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024

技术优势

全面挖掘空间消息

通过建模局部和全局空间消息交互，充分探索任务间的潜在关联。

自适应任务协作

为每个目标任务生成任务特定的消息池，实现自适应消息传递。

缓解负迁移

通过精细设计的消息传递方案，从根源上减少任务间的干扰。

应用场景

• 多任务视觉感知：用一个模型同时处理多个视觉任务，降低部署成本。
• 机器人场景理解：同时完成深度估计、语义分割等，提升机器人环境理解效率。
• 自动驾驶感知：在计算资源有限的车载平台上实现多任务感知。
• 增强现实交互：实时理解场景语义和几何，增强AR交互体验。