自动驾驶感知多任务训练模型是指在一个统一的模型架构中，同时完成自动驾驶场景下的多个感知任务（如目标检测、语义分割、深度估计、车道线检测等）的模型设计。其核心目标是通过特征共享和任务协同，在提升单任务性能的同时，降低整体计算成本（参数量、推理延迟），满足自动驾驶对实时性和鲁棒性的高要求。
相比单任务模型（每个任务单独训练一个模型），多任务训练模型的优势显著：
- 数据利用率更高：同一帧图像 / 点云可同时服务于多个任务，避免数据冗余标注和存储成本；
- 特征协同增强：不同任务的特征可相互补充（如语义分割的全局上下文可辅助目标检测的定位，深度估计的几何信息可提升分割的边界精度）；
- 效率更优：共享主干网络（Backbone）可减少重复计算，推理时只需一次特征提取即可输出多任务结果，更符合自动驾驶车端硬件的实时性要求。
多任务模型的设计需平衡 “特征共享” 与 “任务特异性”，核心要素包括以下 5 点：
自动驾驶感知的核心任务需根据场景需求筛选，常见任务包括：
- 核心任务：3D 目标检测（车辆、行人、骑行者等）、语义分割（路面、植被、建筑等）、BEV（鸟瞰图）特征构建（统一空间表示）；
- 辅助任务：深度估计（像素级距离预测）、车道线检测（结构化道路边界）、交通信号灯识别等。
任务优先级需结合业务需求（如城区驾驶更依赖语义分割，高速驾驶更依赖车道线），优先保证核心任务的性能。
共享特征提取器是多任务模型的 “基础”，负责从输入数据（图像 / 点云）中提取通用特征，需兼顾不同任务对特征的需求（部分任务需细节特征，如目标检测的小目标；部分需全局特征，如语义分割的场景上下文）。
常见设计思路：
- 图像输入：采用 CNN（如 ResNet、EfficientNet）或 Vision Transformer（ViT）作为基础骨干，通过多尺度特征输出（如 FPN 结构）满足不同任务的分辨率需求；
- 点云输入：采用 SpConv（稀疏卷积）或 PointNet 系列网络，提取点云的几何与语义特征；
- BEV 视角统一：近年来主流方案会将图像 / 点云特征转换到 BEV（鸟瞰图）视角（如通过 LSS、BEVFormer 等方法），统一多任务的空间表示（BEV 视角更符合自动驾驶决策的需求）。
在共享特征的基础上，需为每个任务设计 “任务头”，负责将共享特征转换为任务专属输出（如检测框、分割掩码）。
设计原则：
- 轻量化：任务头需尽量简洁（如采用 1-2 层卷积 / 全连接层），避免增加过多计算量；
- 针对性优化：根据任务特性调整头结构 —— 例如：
- 目标检测头：需输出类别、位置、尺寸（3D 任务还需航向角、速度），常用 Anchor-Based/Anchor-Free 结构；
- 语义分割头：需输出像素级类别，常用转置卷积（Up-Sampling）恢复高分辨率；
- 深度估计头：需输出像素级距离值，常用回归损失（如 L1/L2）或概率分布预测。
多任务模型的损失函数是平衡任务间冲突的核心，需将各任务损失加权求和：
Ltotal=∑i=1nwi⋅Li
其中 Li 是第 i 个任务的损失（如检测用 Focal Loss，分割用 Cross-Entropy Loss），wi 是任务权重。
损失函数设计的关键挑战是权重动态平衡：
- 静态权重：通过经验或网格搜索固定权重（如检测任务权重高于语义分割）；
- 动态权重：根据训练过程自适应调整（如通过任务难度（损失值大小）、梯度_norm（避免某任务梯度主导训练）动态更新，典型方法如 GradNorm、Dynamic Weight Average）。
多任务训练易受 “任务冲突”（如特征需求矛盾）和 “数据分布不均”（如某任务样本占比过高）影响，需针对性优化：
- 样本平衡：对样本稀缺的任务（如交通信号灯）采用过采样，或对样本冗余的任务（如背景分割）采用欠采样；
- 阶段性训练：先训练共享骨干（用数据量丰富的任务初始化），再联合训练任务头，减少任务间干扰；
- 任务解耦与协同：通过注意力机制（如任务自适应注意力）让共享特征动态偏向当前任务需求（例如：检测小目标时，注意力聚焦于高分辨率特征；分割大场景时，聚焦于全局特征）。
- 设计思路：共享一个 CNN 骨干网络（如 Modified ResNet），通过 “九头蛇” 式分支（Hydra Heads）输出多任务结果；
- 任务覆盖：3D 目标检测（车辆、行人）、车道线检测、交通信号灯识别、语义分割（路面 / 障碍物）；
- 优势：分支轻量化，推理速度快（符合车端实时性需求）。
- 设计思路：以 Transformer 为核心，先将多摄像头图像特征转换为 BEV 视角特征（通过空间交叉注意力融合时序与空间信息），再基于 BEV 特征分支输出检测、分割、深度等任务结果；
- 优势：BEV 视角统一了不同任务的空间坐标，避免了视角转换的误差，任务协同性更强；
- 典型应用：Waymo、百度 Apollo 的高阶自动驾驶感知系统。
- 设计思路：联合处理点云和图像数据，共享融合特征（点云提供几何信息，图像提供语义信息），分支输出 3D 检测、语义分割、BEV 障碍物占用预测；
- 优势：弥补单一传感器的缺陷（如点云在弱光下鲁棒，图像色彩信息丰富），提升恶劣场景下的感知稳定性。
自动驾驶感知多任务训练模型的核心是 “共享与协同”—— 通过合理设计共享特征提取器、任务头和损失函数，让多个任务在统一架构中互利共赢。其最终目标是在车端有限的计算资源下，实现对复杂交通场景的全面、实时、鲁棒感知，为决策规划层提供可靠的环境认知基础。随着 BEV 视角和 Transformer 架构的普及，多任务模型正朝着 “端到端”（从传感器输入直接输出多任务 BEV 结果）的方向发展，进一步简化感知链路并提升协同性。
