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在贴瓦片推理中如何利用多任务损失提升局部特征通用性？ 热门官方

更新于2025/12/1 15:12:11
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回答：为每个Tile同时计算分类、分割、深度估计等多任务损失，使模型在局部学习到更通用的特征表达；融合阶段可综合多任务输出来提升复杂场景的鲁棒性，如自动驾驶的环境感知。
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