【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及数据处理，特别涉及一种多任务的图像检测方法和系统。
技术介绍
1、随着软件行业的迅猛发展，软件功能越来越复杂。为满足业务需求和用户体验，软件中会集成众多模型，如检测模型、质量模型、拍屏模型、不完整判断模型等，用于采集清晰规范的图片信息和防止拍摄虚假信息。然而众多模型会使得软件体积过大，任务识别周期较长，大大影响软件的性能。
2、因此，希望提供一种多任务的检测方法和系统，对软件中的众多模型完成有效的融合，优化软件的体积，提升各任务的识别精度。
技术实现思路
1、本说明书实施例之一提供一种多任务的图像检测方法，所述方法包括：获取待检测图像；通过基于机器学习的一个第一特征提取层，提取待检测图像的特征；以及通过基于机器学习的至少两个任务处理层，基于特征，确定与待检测图像相关的至少两个任务的处理结果。
2、本说明书实施例之一提供一种多任务的图像检测系统，所述系统包括：获取模块，用于获取待检测图像；提取模块，用于通过基于机器学习的一个第一特征提取层，提取所述待检测图像的特征；以及处理模块，用于通过基于机器学习的至少两个任务处理层，基于所述特征，确定与所述待检测图像相关的至少两个任务的处理结果。
3、本说明书实施例之一提供一种多任务的图像检测装置，包括处理器，所述处理器用于执行如上述实施例中任一项所述多任务的图像检测方法。
4、本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后
5、本说明书实施例之一提供一种多任务的图像检测产品，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器用于执行如上述实施例中任一项所述多任务的图像检测方法。
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1.一种多任务的图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取差异项包括KL散度函数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个融合层可被配置为将所述单任务特征基于融合层参数计算所述第二融合特征，所述融合层参数在所述联合模型训练时共同更新。
5.一种多任务的图像检测系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的系统，所述系统进一步包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述提取差异项包括KL散度函数。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述至少一个融合层可被配置为将所述单任务特征基于融合层参数计算所述第二融合特征，所述融合层参数在所述联合模型训练时共同更新。
9.一种多任务的图像检测装置，其特征在于，所述装置包括：至少一个存储介质，存储计算机指令；至少一个处理器，执行所述计算机指令，以实现权利要求1～4中任一项所述的方法。
10.一种
...【技术特征摘要】
1.一种多任务的图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取差异项包括kl散度函数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个融合层可被配置为将所述单任务特征基于融合层参数计算所述第二融合特征，所述融合层参数在所述联合模型训练时共同更新。
5.一种多任务的图像检测系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的系统，所述系统进一步包括：
7.根据权利要求6所述的系...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛韬略，张天明，王智恒，井海鹏，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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