多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）是计算机视觉领域的重要研究方向，通过共享特征表示解决多个相关任务，显著提升模型效率与泛化能力。在 AI Challenger 2023 竞赛中，该技术被广泛应用于目标检测、图像分类、语义分割等任务的联合优化。
💡 多任务学习的核心优势
- 特征复用：共享底层特征提取网络，减少冗余计算
- 性能提升：通过任务间相关性增强模型表达能力
- 数据效率：利用跨任务数据增强小样本任务效果
- 应用扩展：支持复杂场景下的多目标协同处理
🧠 典型应用场景
自动驾驶系统
- 同时完成车道线检测、交通标志识别与行人检测
医学影像分析
- 联合诊断肿瘤定位、器官分割与病灶分类
工业质检
- 综合缺陷检测、部件识别与尺寸测量
🚧 技术挑战与解决方案
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 任务冲突 | 动态权重调整机制 |
| 数据不平衡 | 对抗训练与任务难易度分层 |
| 模型复杂度 | 轻量化网络设计 |
| 评估标准 | 多任务联合指标体系 |
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