【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，尤其涉及一种多任务多分类检测方法、装置、设备、产品及车辆。
技术介绍
1、随着技术的不断发展，多任务多分类的目标检测的需求在诸多领域日益凸显，它要求系统能够同时识别图像中的多种不同类别目标，并对这些目标进行细致的分类处理。例如，在智能驾驶系统中，需要同时确定交通灯组的状态(如红绿灯的颜色、形状、倒计时等)以及交通标识的具体含义(如限速标志、禁止停车标志、方向指示标志等)。
2、然而当前的多任务多分类目标检测技术大多采用了一种分割处理的方式：将多任务多分类的复杂目标检测任务拆分为多个独立的检测任务(如红绿灯组检测、交通标识识别等)，并为每一检测任务分别构建和训练模型。这种处理方式，虽然在一定程度上解决了问题，但也带来了不容忽视的弊端，例如，每个独立任务都需要设计、训练和优化一个专门的模型，使得模型的开发和维护成本显著攀升；又例如，在部署阶段，每个模型都需单独配置资源并设定推理流程，造成了计算资源的重复投入和效率低下，在资源受限的情境下，比如车载系统或移动设备中，同时运行多个模型还可能会使设备负载过重，进而损...
【技术保护点】
1.一种多任务多分类检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用预先训练的目标检测模型，对所述待检测图像进行多任务多分类目标检测，得到所述待检测图像的目标检测结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型基于对第一模型进行改进得到，所述第一模型包括focus模块；
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本待检测图像对应的每一目标检测任务中每一分类子任务的...
【技术特征摘要】
1.一种多任务多分类检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用预先训练的目标检测模型，对所述待检测图像进行多任务多分类目标检测，得到所述待检测图像的目标检测结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型基于对第一模型进行改进得到，所述第一模型包括focus模块；
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本待检测图像对应的每一目标检测任务中每一分类子任务的分类预测结果以及所述样本待检测图像对应的每一目标检测任务中每一分类子任务的分类标注结果，确定总分类损失，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦思远，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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