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摘要
环境感知作为实现自动驾驶的基础和关键，在整个系统中占据着重要的地位。目前，
基于深度学习的目标检测和语义分割等算法在检测性能上有了巨大的提升，但是这些算
法往往只针对单一任务，且为了追求精度的提升而导致模型的参数量和计算量十分巨大。
自动驾驶汽车的车载计算平台计算能力十分有限，无法同时运行多个较大的模型，如何
利用车载计算平台有限的计算资源，实现交通目标检测、可行驶区域检测和车道线检测
等多个检测任务，是目前自动驾驶环境感知技术的一个研究重点。本文以多任务学习理
论为依据，以交通目标、可行
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