Pytorch创建多任务学习模型
一般来说多任务学的模型架构非常简单：一个骨干网络作为特征的提取，然后针对不同的任务创建多个头。利用单一模型解决多个任务。上图可以看到，特征提取模型提取图像特征。输出最后被分割成多个头，每个头负责一个特定的情况，由于它们彼此独立可以单独进行微调!特斯拉的讲演中详细的说明这个模型（youtube：v=3SypMvnQT_s）
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