【技术实现步骤摘要】
本申请涉及多任务处理，尤其涉及一种多任务处理设备及其设计方法及装置。
技术介绍
1、随着智能化和信息化的快速发展，人们对于同一场景的识别需求日渐丰富，且对于识别的实时性和同时性也提出了要求。例如，在无人驾驶场景，需要对车道线、交通标识、障碍物等同时进行识别，以引导无人驾驶系统的行驶；在安防场景中，需要对人脸、行为模式和异常行为等实时进行识别。
2、因此，亟需设计一种同时进行多任务处理的设备。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种多任务处理设备及其设计方法及装置，以实现同时处理多种任务。
2、本申请实施例的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种多任务处理设备的设计方法，所述方法包括：
4、获取样本数据集；所述样本数据集包括多个场景图像和与之对应的标签组，所述标签组包括与多个识别任务一一对应的多个结果标签；
5、利用光学超表面调制承载所述场景图像的图像信息的入射光束，以及通过所述图像传感器基于调制后...
【技术保护点】
1.一种多任务处理设备的设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光学超表面包括基底和设置于所述基底上的多个亚波长结构，所述结构参数包括所述亚波长结构的尺寸参数和/或所述亚波长结构相对于所述基底的倾斜角。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括所述神经网络模型的权重参数和/或层结构。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像传感器包括多个感光区域，所述图像数据包括与所述感光区域一一对应的多个子图像数据；所述神经网络模型包括与所述感光区域一一对应多个子图像模型；<...
【技术特征摘要】
1.一种多任务处理设备的设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光学超表面包括基底和设置于所述基底上的多个亚波长结构，所述结构参数包括所述亚波长结构的尺寸参数和/或所述亚波长结构相对于所述基底的倾斜角。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括所述神经网络模型的权重参数和/或层结构。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像传感器包括多个感光区域，所述图像数据包括与所述感光区域一一对应的多个子图像数据；所述神经网络模型包括与所述感光区域一一对应多个子图像模型；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型还包括：共享模型；
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述识别任务对应的所述第一结果和所述结果标签，确定每个所述识别任务的第一损失值，...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈华，宋凯，邱兵，
申请(专利权)人：苏州山河光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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