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文档摘要

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单任务学习方法理论基础概述

虽然本文主要研究多任务学习方法，但在特征处理方面需要借鉴许多单任务处理的手段，因此本节对相关的单任务学习方法做了一些研究，具体如下。

1图像分类方法

图像分类是计算机视觉中的一个非常基础的任务，图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配具体类别标签的任务。早期的图像分类任务使用的是传统的机器学习方法，例如KNN临近算法和SVM支持向量机算法，完整建立图像识别模型一般包括底层特征学习、特征编码、空间约束、分类器设计、模型融合等几个阶段，这种传统的图像分类方法在PASCALVOC竞赛中的图像分类算法中被广泛使用。深度学习技术出现后，AlexKrizhevs