Multi-Task Learning for Robot Perception with Imbalanced Data
作者: Ozgur Erkent
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-02-02
备注: 16 pages
期刊: Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 15(2), 151-164 (2025)
💡 一句话要点
提出一种多任务学习方法，解决机器人感知中数据不平衡问题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 多任务学习 机器人感知 数据不平衡 语义分割 深度估计 知识迁移 教师-学生网络
📋 核心要点
- 机器人感知面临数据不平衡问题，现有方法难以有效利用有限且不均衡的标注数据。
- 提出一种多任务学习方法，即使在缺少部分任务标签的情况下也能进行学习，提升模型泛化能力。
- 通过实验分析任务间的相互作用，揭示哪些任务能促进其他任务的性能提升，并验证了小样本下的有效性。
📝 摘要（中文）
多任务问题求解已被证明可以提高各个任务的准确性，这对于资源有限的机器人来说是一个重要的特性。然而，当每个任务的标签数量不相等时，即存在数据不平衡时，可能会由于样本数量不足而出现问题，并且对于移动机器人来说，在每个环境中进行标记并不容易。我们提出了一种即使在缺少某些任务的真实标签的情况下也能学习任务的方法。我们还提供了对所提出方法的详细分析。一个有趣的发现与任务的交互有关。我们展示了一种方法来找出哪些任务可以提高其他任务的性能。我们通过使用深度等任务输出作为输入来训练教师网络来研究这一点。当使用少量数据进行训练时，我们进一步提供经验证据。我们在不同的数据集NYUDv2和Cityscapes上使用语义分割和深度估计任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人感知中多任务学习面临的数据不平衡问题。在实际应用中，不同任务的标注数据量往往存在差异，例如，语义分割可能拥有大量标注，而深度估计的标注则相对稀少。这种数据不平衡会导致模型在数据量较少的任务上表现不佳，限制了多任务学习的整体性能。
核心思路：论文的核心思路是利用多任务学习的优势，通过任务间的知识迁移来缓解数据不平衡带来的影响。具体而言，即使某些任务的标注数据较少，也可以通过与其他任务的关联性，从其他任务中学习有用的特征表示，从而提升自身的性能。此外，论文还探索了如何利用教师网络来指导学生网络，进一步提升学习效果。
技术框架：论文提出的方法主要包含以下几个模块：1）多任务学习框架：采用共享特征提取层的多任务学习结构，不同任务共享底层特征表示，从而实现知识迁移。2）任务交互分析：通过分析不同任务之间的相关性，确定哪些任务可以促进其他任务的性能提升。3）教师-学生网络：利用标注数据丰富的任务训练教师网络，然后利用教师网络指导学生网络学习标注数据较少的任务。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种能够有效应对数据不平衡的多任务学习方法，该方法不仅能够利用任务间的相关性进行知识迁移，还能够通过教师-学生网络进一步提升学习效果。此外，论文还提出了一种任务交互分析方法，能够揭示不同任务之间的相互作用关系。
关键设计：在具体实现上，论文可能采用了以下关键设计：1）损失函数设计：针对数据不平衡问题，可能采用了加权损失函数或者焦点损失函数等方法，以平衡不同任务的损失贡献。2）网络结构设计：可能采用了注意力机制或者门控机制等方法，以更好地控制任务间的知识迁移。3）教师网络训练：可能采用了知识蒸馏等方法，将教师网络的知识迁移到学生网络。
📊 实验亮点
论文在NYUDv2和Cityscapes数据集上进行了实验，结果表明，所提出的方法能够有效提升语义分割和深度估计的性能，尤其是在数据量较少的任务上。通过任务交互分析，论文还揭示了深度估计任务能够促进语义分割任务的性能提升。此外，实验结果还表明，该方法在小样本情况下也具有良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人感知任务，例如自动驾驶、机器人导航、智能监控等。通过解决数据不平衡问题，可以提升机器人在复杂环境下的感知能力，提高其自主性和可靠性。未来，该方法有望推广到更多领域，例如医疗影像分析、遥感图像处理等。
📄 摘要（原文）
Multi-task problem solving has been shown to improve the accuracy of the individual tasks, which is an important feature for robots, as they have a limited resource. However, when the number of labels for each task is not equal, namely imbalanced data exist, a problem may arise due to insufficient number of samples, and labeling is not very easy for mobile robots in every environment. We propose a method that can learn tasks even in the absence of the ground truth labels for some of the tasks. We also provide a detailed analysis of the proposed method. An interesting finding is related to the interaction of the tasks. We show a methodology to find out which tasks can improve the performance of other tasks. We investigate this by training the teacher network with the task outputs such as depth as inputs. We further provide empirical evidence when trained with a small amount of data. We use semantic segmentation and depth estimation tasks on different datasets, NYUDv2 and Cityscapes.