Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 多任务学习

时间 2021-01-02

标签 Deep Learning 繁體版

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多任务学习 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 多任务学习系统的性能很大程度上依赖于任务间的损失权值。手动调节权值非常耗时耗力，论文提出使用任务间的同方差不确定性给每个损失函数赋权。模型由单一图像同时学习像素级深度回归、语义及实例分割。场景理解的多任务学

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