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 3 各方法用预训练网络Net 1和Net 2在数据集NYUv2上的结果

Tab.3 Result of pre-trained network Net 1 and Net 2 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 47.54±0.25 70.84±0.09 0.5198±0.0023 0.1987±0.0014 26.02±0.02 19.58±0.04 Net 2 50.83±0.23 73.65±0.09 0.5113±0.0025 0.1933±0.0019 24.52±0.03 *18.06±0.05 MDML Net 1 51.40±0.15 74.04±0.15 0.4726±0.0021 0.1720±0.0011 25.02±0.06 20.16±0.02 Net 1 51.09±0.24 73.77±0.14 0.4739±0.0028 0.1722±0.002 25.03±0.07 20.12±0.06 MDML Net 2 53.19±0.27 75.03±0.15 0.4658±0.0027 0.1682±0.0016 24.30±0.08 19.50±0.03 Net 2 **53.24±0.25 **75.23±0.15 **0.4611±0.0027 **0.1666±0.0022 **24.26±0.02 19.49±0.08 FAMO Independent Net 1 47.35±0.36 70.62±0.04 0.5269±0.0015 0.1988±0.0025 25.09±0.09 18.36±0.07 Net 2 51.12±0.31 73.73±0.16 0.5186±0.0012 0.1925±0.0015 23.46±0.03 *16.88±0.04 MDML Net 1 51.30±0.22 73.82±0.12 0.4765±0.0016 0.1719±0.0017 23.64±0.08 18.21±0.02 Net 1 51.18±0.31 73.91±0.09 0.4783±0.0016 0.1731±0.0012 23.59±0.08 18.12±0.09 MDML Net 2 53.37±0.29 **75.45±0.16 **0.4690±0.0012 0.1678±0.0022 22.64±0.04 17.25±0.06 Net 2 **53.67±0.25 75.42±0.18 0.4738±0.0017 **0.1672±0.0018 **22.62±0.02 17.20±0.02 OTW&MLW Independent (OKD) Net 1 47.87±0.32 71.17±0.12 0.5115±0.0015 0.1961±0.0012 24.52±0.08 17.64±0.09 Net 2 52.01±0.19 74.35±0.12 0.5044±0.0019 0.1894±0.0016 **22.84±0.05 **16.18±0.06 MDML Net 1 51.32±0.27 73.98±0.14 0.4838±0.0012 0.1751±0.0015 24.96±0.07 20.11±0.03 Net 1 51.31±0.19 74.02±0.05 0.4773±0.0017 0.1736±0.0011 24.93±0.05 20.03±0.08 MDML Net 2 **53.59±0.27 **75.49±0.15 **0.4563±0.0019 **0.1651±0.0013 24.12±0.07 19.09±0.05 Net 2 53.29±0.31 75.44±0.14 0.4589±0.0017 0.1682±0.0015 24.15±0.07 19.32±0.02