基于深度互学的多任务学习

肖洪湖,黄成泉,周训会,董红来,周丽华

Multi-task learning based on deep mutual learning

Honghu XIAO,Chengquan HUANG,Xunhui ZHOU,Honglai DONG,Lihua ZHOU

表 2 各方法用从头开始训练网络Net 1和Net 2在数据集NYUv2上的结果

Tab.2 Result with network Net 1 and Net 2 trained from scratch on NYUv2 dataset for different methods

加权方案 方法 网络 语义分割 深度估计 表面法线估计 mIoU/% pAcc/% abs rel/% Mean Median DWA Independent Net 1 31.23±0.14 57.55±0.03 0.6479±0.0018 0.2472±0.0016 31.90±0.07 25.91±0.05 Net 2 31.35±0.12 57.59±0.05 0.6580±0.0014 0.2522±0.0021 31.95±0.06 25.87±0.09 MDML Net 1 36.50±0.26 62.41±0.13 0.5780±0.0016 **0.2184±0.0018 28.96±0.05 24.25±0.07 Net 1 **36.51±0.25 **62.50±0.01 **0.5757±0.0014 0.2201±0.0017 **28.91±0.09 **24.22±0.12 MDML Net 2 35.48±0.35 61.58±0.08 0.5822±0.0024 0.2208±0.0012 29.49±0.12 24.88±0.07 Net 2 35.53±0.28 61.61±0.09 0.5804±0.0024 0.2226±0.0015 29.41±0.07 24.78±0.07 FAMO Independent Net 1 32.41±0.21 58.82±0.02 0.6364±0.0032 0.2473±0.0014 30.06±0.04 23.41±0.09 Net 2 33.03±0.28 59.42±0.01 0.6481±0.0034 0.2493±0.0016 29.86±0.08 22.90±0.06 MDML Net 1 36.46±0.25 62.61±0.06 0.5733±0.0016 0.2149±0.0019 27.57±0.07 22.25±0.07 Net 1 **36.88±0.25 **62.96±0.02 **0.5693±0.0018 **0.2148±0.0021 **27.44±0.06 **22.04±0.07 MDML Net 2 34.17±0.31 60.87±0.18 0.5849±0.0017 0.2216±0.0018 28.52±0.04 23.44±0.06 Net 2 34.32±0.24 61.03±0.19 0.5903±0.0018 0.2236±0.0019 28.53±0.08 23.47±0.09 OTW&MLW Independent (OKD) Net 1 30.94±0.14 57.04±0.17 0.6336±0.0019 0.2458±0.0022 31.24±0.05 24.92±0.05 Net 2 31.23±0.27 57.50±0.07 0.6439±0.0013 0.2494±0.0019 30.63±0.08 *23.96±0.06 MDML Net 1 36.38±0.38 62.41±0.16 **0.5740±0.0027 0.2197±0.0015 28.85±0.06 24.11±0.05 Net 1 **36.40±0.43 **62.42±0.12 0.5795±0.0028 **0.2194±0.0015 **28.84±0.09 24.10±0.07 MDML Net 2 35.27±0.25 61.63±0.19 0.5851±0.0026 0.2216±0.0012 29.46±0.06 24.83±0.08 Net 2 35.61±0.29 61.79±0.14 0.5819±0.0045 0.2229±0.0013 29.51±0.03 24.86±0.09