研究多任务学习在计算机视觉中的应用，通过综述现有方法，提出几种方法处理多任务学习中的重要问题，并在各种基准测试中进行评估，进一步提升了多任务学习的状态。

Mar, 2022

通过自然的相关任务分组，结合多任务学习方法，将监督信息编码到模型中，探索并实现了两种神经网络结构，分别在不同层级学习不同的特征空间，并在自然语言理解中取得了显著的性能提升。

Jul, 2019

本研究提出了一种基于图神经网络的半监督学习方法，通过多次无监督的一致性优化，利用集成学习策略在多个视觉场景解释中实现多任务同时学习的高精度预测表现。

Oct, 2020

我们提出了一种名为 UniT 的统一 Transformer 模型，该模型可以同时学习不同领域中最重要的任务，从目标检测到自然语言理解和多模态推理，在编码器 - 解码器架构的基础上，通过编码器对每个输入模态进行编码，并使用共享解码器对编码的输入表示进行每个任务的预测，然后是特定于任务的输出头。我们的实验证明，在 8 个数据集上联合学习 7 个任务，使用比以前的工作更少的参数，在每个任务上都获得了强大的性能。

Feb, 2021

这篇论文研究了一项名为统一感知分析的新任务，通过开发 UPerNet 多任务框架和一种训练策略来实现从给定图像中识别尽可能多的视觉概念，最后在自然场景中应用训练网络来发现视觉知识。

Jul, 2018

本文介绍一种基于一致性损失的计算机视觉多任务联合训练框架，充分利用多任务之间的内在关联性，实现对多个关联任务的同时训练及性能提升，并且减少数据标注的需求，支持无监督学习和模拟数据训练。测试结果表明，该框架在深度 / 法向量预测、语义分割、3D 运动 / 自身运动估计、点云物体跟踪和 3D 检测等任务上，皆有显著提升。

May, 2020

MGNet 是一个用于单目几何场景理解的多任务框架，结合了全景分割和自监督单目深度估计两个任务，旨在提供低延迟、实时单 GPU 推理，实现单高分辨率摄像头图像的密集 3D 点云和实例感知语义标签。研究人员在 Cityscapes 和 KITTI 数据集上进行了验证，发现其与其他实时方法的性能相当。

Jun, 2022

本篇文章通过开发一个大规模、多任务训练体系，研究了不同任务之间的相互关系，提出了一个单一模型，可以在视觉问题回答、基于标题的图像检索、引用表达和多模态验证等四个广泛的任务范畴下，同时取得以往 3 亿多参数内单一任务模型的总和，且性能提高了 2.05 个百分点，并进一步表明，从单一多任务模型微调任务特定模型会进一步提高性能。

Dec, 2019

我们提出的 UniNet 框架可以将 DETR3D、Mask2Former 和 BinsFormer 无缝地结合到一个多任务模型中，实现多任务鲁棒性，并在 1st Visual Continual Learning（VCL）挑战的多任务鲁棒性领域取得了显著性能。

Feb, 2024

本文介绍了一种基于 LiDAR 的多任务网络 LidarMultiNet，它将 LiDAR 的三个主要感知任务：3D 物体检测，语义分割和全景分割统一起来。通过使用全局上下文汇聚（GCP）模块提取全局上下文特征，任务特定的头被添加到网络的顶部执行三种任务。LidarMultiNet 在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集 上进行了广泛的测试，表明主要 LiDAR 感知任务可以在单个强网络中统一，并在既有 API 上取得最佳结果。

Sep, 2022