基于深度学习的多任务自动驾驶感知方法、装置与存储介质

本发明公开一种基于深度学习的多任务自动驾驶感知方法、装置与存储介质，用于自动驾驶感知领域的多任务学习网络，其完成的任务包括目标检测、可行驶区域检测、车道线检测和限高限宽检测。该方法包括：S101:采集各种条件下真实场景数据，对所采集的部分数据进行标注，并按照一定比例划分为训练集和验证集；S103:根据需求构造可以解决问题满足实际应用需求的网络模型；S105:将带标注的训练集和验证集进行数据预处理后，输入到搭建的网络模型中，并按照预设方法进行预设轮数的训练；S107:比较实际指标，并选取未标注的数据集作为测试集评估模型性能释放满足应用要求，若是，得出最优模型及其对应的最佳参数，持续优化模型，并部署应用；若否，返回执行S103。