基于注意力机制与可变形卷积的多任务图像处理方法

摘要

本发明公开了基于注意力机制与可变形卷积的多任务学习模型构建方法，包括：构建共享特征提取网络、构建子任务特征提取网络、优化任务损失函数权重，本发明将注意力机制和可变形卷积结合起来提取特定任务特征，同时对多尺度的特征进行学习来定位具有区分性特征的区域；在损失函数优化方面，设计了损失函数权重按时更新的策略，为困难任务的损失函数加权，减小简单任务权重，实现各任务在训练过程中的动态平衡。