022 | CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？

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CVPR 2018最佳论文《Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning》探讨了计算机视觉任务之间的关系，并提出了一个计算框架，能够定量地学习到这些任务之间的相似度，从而实现迁移学习。该论文的主要贡献在于提出了一个无需事先准备知识的计算框架，从数据和结果的角度出发，避免了先验信息的不完整和不准确。该框架由四个组成部分构成，包括任务相关的建模、迁移建模、任务与任务关系归一化以及计算任务的关系图谱。通过实验，作者们展示了学习到的结构不仅能够帮助目标任务提升性能，而且在任务之间关系的解释性上效果也非常不错。这篇论文为迁移学习提供了新的思路和方法，为计算机视觉领域的研究和应用带来了新的启发。该研究成果由斯坦福大学、加州大学伯克利分校等机构的年轻研究人员共同完成，为计算机视觉领域的发展提供了新的思路和方法。