基于动态范数估计的图像多任务处理方法、装置及设备

本申请涉及一种基于动态范数估计的图像多任务处理方法、装置及设备。所述方法包括，先将训练图像输入多任务处理网络，共享特征编码器生成共享特征，各任务特定解码器据此预测。再依预测结果与真值标签算各任务损失，通过任务范数确定损失权重，引入总范数作动态规划因子调整权重，得任务损失权重。加权求和所有任务损失与权重获总损失，反向传播更新网络参数至训练完成。将实时图像输入训练后网络，获多个图像任务结果。采用本方法可利用一个神经网络有效实现多图像任务，且神经网络训练简单，计算成本低。