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摘要：本发明涉及自动驾驶场景下多任务网络的尾类别目标数据增强方法，其特征在于先定义一个自动驾驶场景下的多任务学习网络结构，该多任务学习网络结构包含一个以上的任务分支网络，每个任务分支网络对应一个特定的任务，每个任务分支网络通过共享有网络层或参数的方式来达到实现信息的共享和任务协同学习的目的；然后标签尾类目标数据库；最后在模型训练过程中，从尾类目标数据库中抽取尾类数据融合到当前的批次任务训练数据中，并重新计算任务目标数据的真值标签，再将该真值标签数据输入到多任务学习网络结构的模型中，得到增强后的尾类别目标数据。本发明旨在通过提升训练数据的多样性和质量，增强多任务学习网络在多个任务上的泛化能力和性能。
主权项：1.自动驾驶场景下多任务网络的尾类别目标数据增强方法，其特征在于，主要包括以下步骤：首先，定义一个自动驾驶场景下的多任务学习网络结构，该多任务学习网络结构包含一个以上的任务分支网络，每个任务分支网络对应一个特定的任务，并且每个任务分支网络通过共享有网络层或参数的方式来达到实现信息的共享和任务协同学习的目的；其次，构建头类目标和尾类目标，并标签尾类目标数据库；最后，在多任务学习网络结构的模型训练过程中，从尾类目标数据库中抽取尾类数据融合到当前的批次任务训练数据中，并重新计算当前任务目标数据的真值标签，之后将该真值标签数据输入到多任务学习网络结构的模型中，从而得到增强后的尾类别目标数据。
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百度查询： 广东技术师范大学 自动驾驶场景下多任务网络的尾类别目标数据增强方法
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