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摘要
针对输电线路小金具缺失的检测问题，对小金具缺失算法的加速推理进行研究，采用多任务头的学习方法，将小金具缺失检测任务使用一个Swin Transformer网络结构[12]和多个由多层感知机组成的任务头组合的方式进行多任务学习推理，并进行单任务和多任务学习的推理精度和推理性能对比实验，最后还通过实验得到在多任务学习中插拔式扩展任务，实验结果表明在输电线路小金具缺失推理算法中多任务学习比单任务学习的推理性能提升了2倍多，同时显存占用降低了22%以上；通过插拔式扩展任务实验，验证了扩展任务的效果，可灵活扩展配置任务。
- 出版日期2023
- 单位浙江大学
