AHMAD: Adaptive Hybrid Multi-task Vision Learning with Assisted Distillation for Keypoint Detection
作者: Mohammad Mahdi, Nedyalko Prisadnikov, Yuqian Fu, Carmelo Scribano, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool
分类: cs.CV
发布日期: 2026-09-28
💡 一句话要点
提出AHMAD框架以解决多任务视觉学习的效率问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 多任务学习 视觉模型 知识蒸馏 关键点检测 计算机视觉 深度学习 高效学习
📋 核心要点
- 现有的多任务视觉学习方法在处理多样化任务时，面临输出结构不一致带来的挑战，导致效率低下。
- AHMAD框架通过共享编码器-解码器和轻量级任务特定投影器，将多个视觉任务整合为一个统一结构，提升学习效率。
- 在实验中，AHMAD在COCO-val数据集上实现了53.1的PQ和66.5的mIoU，展示了其在多任务学习中的显著性能提升。
📝 摘要（中文）
通用多任务视觉模型旨在将多个视觉任务统一在一个框架内，从而实现更高效和多样化的学习。然而，处理多样的视觉任务（包括稠密和稀疏预测）仍然具有挑战性，因为它们的输出结构本质上各不相同。本文提出了AHMAD，一个简单而有效的通用多任务学习框架，整合了语义分割、实例分割、深度估计、关键点检测和目标检测等五个关键视觉任务。我们的方法将这五个任务整合到一个统一的结构中：一个共享的编码器-解码器和几个轻量级的任务特定投影器。在多任务学习范式下，我们观察到互补的性能提升，在COCO-val的全景和语义分割中分别达到了53.1的PQ和66.5的mIoU。此外，对于通常因多次前向传递而导致高计算开销的自顶向下关键点检测，我们引入了一种基于知识蒸馏的方法，使得整个图像只需一次前向传递，大大提高了效率。最终，我们的模型提供了一个轻量且有效的通用多任务学习框架，在五个视觉任务中表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多任务视觉学习中不同任务输出结构不一致导致的效率低下问题。现有方法在处理稠密和稀疏预测时，往往需要多次前向传递，增加了计算开销。
核心思路：AHMAD框架通过将多个视觉任务整合到一个共享的编码器-解码器结构中，结合轻量级的任务特定投影器，旨在提高学习效率和模型性能。通过这种设计，模型能够在一次前向传递中完成多个任务的预测。
技术框架：AHMAD的整体架构包括一个共享的编码器-解码器和多个轻量级的任务特定投影器。编码器负责提取图像特征，而解码器则根据不同任务的需求生成相应的输出。
关键创新：AHMAD的主要创新在于引入了知识蒸馏方法，使得在关键点检测任务中能够通过一次前向传递完成预测，显著降低了计算开销。这一设计与传统方法的多次前向传递形成了鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了轻量级的网络结构以减少计算资源消耗，同时在损失函数中引入了多任务学习的策略，以促进不同任务之间的互补性和协同学习。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，AHMAD在COCO-val数据集上实现了53.1的PQ和66.5的mIoU，分别较基线方法有显著提升。这表明AHMAD在多任务学习中的有效性，尤其是在关键点检测任务中，通过知识蒸馏方法显著提高了计算效率。
🎯 应用场景
AHMAD框架在计算机视觉领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要同时处理多种视觉任务的场景中，如自动驾驶、机器人视觉和智能监控等。其高效的学习能力和较低的计算需求，使其在资源受限的环境中也能发挥重要作用，推动多任务视觉学习的实际应用与发展。
📄 摘要（原文）
Generalist multitasking vision models aim to unify multiple vision tasks within a single framework, enabling more efficient and versatile learning. However, handling diverse vision tasks -- spanning dense and sparse predictions -- remains challenging due to their inherently varying output structures. In this paper, we propose AHMAD, a simple yet effective framework for generalist multitask learning that integrates different key vision tasks: semantic segmentation, instance segmentation, depth estimation, keypoint detection, and object detection. Our approach incorporates these five tasks into a unified structure: a shared encoder-decoder with several lightweight task-specific projectors. Under the multitask learning paradigm, we observed a complementary performance gain, achieving a state-of-the-art PQ of 53.1 and an mIoU of 66.5 for COCO-val panoptic and semantic segmentation, respectively. Additionally, for top-down keypoint detection, which typically incurs high computational overhead due to multiple forward passes, we introduce a knowledge distillation-based method that enables a single forward pass over the entire image, greatly improving efficiency. Ultimately, our model delivers a lightweight yet effective generalist multitask learning framework, demonstrating strong performance across five vision tasks.