广州小鹏自动驾驶科技有限公司梁康正获国家专利权
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龙图腾网获悉广州小鹏自动驾驶科技有限公司申请的专利多任务模型训练方法、检测方法、装置、终端设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115130604B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210845122.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权多任务模型训练方法、检测方法、装置、终端设备及介质是由梁康正设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本多任务模型训练方法、检测方法、装置、终端设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多任务模型训练方法、检测方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：通过获取多任务样本图片；对多任务样本图片进行特征提取，得到特征图；基于所述特征图，计算各任务的损失值；基于所述各任务的损失值，结合任务不确定度和任务优先级进行多任务模型的联合训练，得到训练好的多任务感知模型。本发明方案通过改善联合训练流程，结合任务不确定度由任务本身的属性决定和优先级由实际业务决定，提升了多任务联合模型对多个感知任务的检测准确率。
本发明授权多任务模型训练方法、检测方法、装置、终端设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多任务样本图片； 对所述多任务样本图片进行特征提取，得到特征图； 基于所述特征图，计算各任务的损失值； 基于所述各任务的损失值，结合任务属性参数和任务优先级进行多任务模型的联合训练，得到训练好的多任务感知模型，所述任务属性参数包括任务不确定度、任务损失收敛度的其中一种； 所述基于所述各任务的损失值，结合任务属性参数和任务优先级进行多任务模型的联合训练，得到训练好的多任务感知模型的步骤包括： 将各任务的损失值分别输入至基于任务属性参数的损失函数集成器以及基于任务优先级的损失函数集成器，得到基于任务属性参数的损失函数以及基于任务优先级的损失函数； 通过损失适配器加权所述基于任务属性参数的损失函数及基于任务优先级的损失函数，进行多任务学习训练，得到损失函数值并进行反向传播，得到多任务感知模型。
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