在计算机视觉的发展历程中，传统思路始终是"一事一模型"------用专门的模型处理图像分类、目标检测、语义分割等单一任务，如同为每个学科单独聘请一位教师，虽能深耕细分领域，却存在资源浪费、知识割裂的问题。现实场景中，视觉任务往往相互关联：自动驾驶系统需同时识别行人、分割车道、预测车辆轨迹，医疗影像分析需同步检测病灶、标注解剖结构、评估病变程度。多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）应运而生，它如同一位复合型教师，能整合多个任务的知识关联，让单个模型同时掌握多项技能，在提升效率的同时，借助任务间的协同效应突破单一任务的性能瓶颈，已成为复杂视觉场景落地的核心技术。
核心逻辑与经典范式：从"各自为战"到"协同增效"
多任务学习的核心本质是"知识迁移与共享"------不同任务间存在共性特征（如边缘、纹理等基础视觉特征）和特异性信息（如分类任务的类别标签、分割任务的像素标注），通过共享底层特征提取模块，复用共性知识，同时用分支结构学习特异性任务，实现"1+1>2"的协同效果。类比而言，这就像学习绘画与雕塑：两者共享造型、光影、比例等基础能力（共性特征），但各自需要掌握画笔技法、泥塑手法等专属技能（特异性信息），同步学习能相互促进，比单独学习更高效地形成艺术创作能力。在视觉领域，多任务学习的经典范式可分为三类，适配不同任务组合场景。
硬参数共享：共享"基础能力"，专属"专项技能"
硬参数共享是最基础、应用最广泛的多任务学习范式，其架构核心为"共享主干网络+任务专属分支"：主干网络（如ResNet、ViT）负责提取所有任务的共性视觉特征，后续为每个任务设计独立的分支网络，学习任务特异性信息。这种设计如同搭建统一的"基础课程体系"，所有任务都在此掌握核心能力，再通过"选修课"打磨专属技能，优势在于结构简单、计算成本低，能快速适配多任务场景。
早期的多任务视觉模型多采用这种范式，典型代表如谷歌2017年提出的Faster R-CNN衍生多任务模型，同时处理图像分类与目标检测任务：共享ResNet-50主干提取图像特征，分类分支通过全连接层输出1000类图像的类别概率，检测分支通过RPN（区域提议网络）与回归头，精准预测目标边界框与类别。但硬参数共享存在明显局限：当任务间差异较大（如分类与深度估计）时，共享主干难以平衡不同任务的特征需求，易出现"任务竞争"问题------某一任务的优化会抑制另一任务的性能。例如在同时训练"图像分类+单目深度估计"的模型中，分类任务需强化全局语义特征，而深度估计需聚焦局部几何特征，未经优化的硬共享架构会导致深度估计的MAE（平均绝对误差）提升30%以上。为缓解这一问题，研究者们引入了主干网络中间层自适应调整策略，例如微软提出的Taskonomy框架，在ResNet不同层级插入任务门控单元，动态分配特征权重，针对"分类+分割+深度估计"组合任务，使各任务性能较基础硬共享模型提升8%-15%，让主干网络更适配不同任务的特征需求。
软参数共享：独立"基础框架"，共享"知识经验"
软参数共享范式为每个任务设计独立的主干网络，通过约束不同网络的参数或特征分布，实现知识共享与协同优化，而非直接共享网络结构。这种方式如同多位教师各自备课，但定期交流教学经验、同步教学思路，既能保留各自的教学特色，又能相互借鉴提升，适用于任务间差异较大、硬共享难以适配的场景。
常见的软共享策略包括参数正则化、特征蒸馏等。例如，通过L2正则化约束不同任务主干网络的参数差异，迫使网络学习相似的特征表示；MetaSeg模型便采用这一思路，为语义分割与实例分割任务设计独立ResNet主干，通过L2正则化约束主干参数相似度，在Cityscapes数据集上实现了双任务性能的协同提升。另一类主流策略是"教师-学生"蒸馏架构，如Facebook AI提出的MultiTask Distillation方法，先训练多个单任务SOTA模型（如分类用EfficientNet、检测用YOLOv5）作为教师模型，再将其特征与预测结果蒸馏到一个轻量多任务学生模型中，融合各任务专属经验。在跨模态多任务场景（如图像-文本对齐与视觉问答）中，软参数共享优势显著，谷歌的FLAVA模型通过软共享Transformer编码器特征，平衡图像与文本模态的差异，在VQA-v2数据集上的准确率达78.2%，避免了任务间的相互干扰。但软共享的计算成本高于硬共享，MetaSeg模型训练时的GPU内存占用较硬共享版本增加40%，多个独立主干网络的训练与推理消耗更多资源，限制了其在移动端等资源受限场景的应用。
任务自适应架构：动态"分配资源"，精准"适配需求"
随着任务复杂度提升，固定的共享与分支结构已难以满足多样化需求，任务自适应架构应运而生。这类范式通过动态调整网络结构、特征流向或资源分配，为不同任务适配最优的特征提取路径，如同根据学生的特长动态调整课程表与教学资源，实现个性化协同学习，是当前多任务视觉学习的前沿方向。
代表性方法包括动态任务路由、自适应特征融合等。Cross-Stitch Networks是动态融合的经典案例，其通过跨 stitch 单元（本质是可学习的权重矩阵）动态融合不同任务的特征，在PASCAL VOC数据集上同时训练目标检测与语义分割任务时，根据任务相关性自动调整融合权重------让两者共享60%以上的中层特征，而在高层特征中保持25%的独立性，最终分割任务mIoU提升6.3%，检测任务mAP提升4.1%。自适应注意力机制方面，MMDetection框架中的MT-SSD模型引入多任务自适应注意力模块，在自动驾驶场景中同时处理行人检测、车道线分割与车辆速度预测任务，可根据实时场景动态分配注意力资源：当检测到行人时，将70%的注意力倾向于行人检测分支，优先保障核心任务性能，在KITTI数据集上的行人漏检率降低至2.8%。这类架构能显著缓解任务竞争问题，在智能监控等多任务密集型场景（同时实现目标检测、行为识别、异常预警）中表现优异，如华为Atlas智能监控方案中的多任务模型，基于动态路由架构实现了三大任务的实时推理，但结构复杂，对超参数调整与训练策略要求较高，需通过网格搜索优化注意力权重初始值，否则易出现训练不收敛问题。
当前研究挑战与最新改进方向
多任务学习在视觉领域已实现从简单任务组合到复杂场景落地的跨越，但在任务平衡、场景适配、效率优化等方面仍面临诸多挑战，这些痛点也成为当前研究的核心突破方向。
核心研究挑战
首先是任务竞争与不平衡难题。不同视觉任务的优化目标、数据分布、训练难度差异显著，例如分类任务追求类别区分度，分割任务注重像素级精度，训练过程中易出现"优势任务"主导参数更新，"弱势任务"性能被抑制的问题。如同班级教学中，教师过度关注成绩优异的学生，导致后进生进步缓慢，难以实现所有任务的同步提升。
其次是标注粒度与数据异构性困境。多任务学习往往需要不同粒度的标注数据（如图像级分类标签、像素级分割标注、目标级检测框），而实际场景中难以获取完整的多粒度标注，部分任务可能存在数据稀缺问题。同时，不同任务的数据分布可能存在差异（如同一场景的白天与夜晚图像），进一步加剧了模型训练的难度。
再者是模型复杂度与推理效率矛盾。为适配多任务需求，模型往往需要增加分支结构、注意力模块等组件，导致参数量激增、推理速度下降。在自动驾驶、移动端部署等实时性要求较高的场景中，这种"重模型"难以满足落地需求，如何在保证多任务性能的同时实现轻量化，是核心工程瓶颈。
最后是通用化与泛化能力不足。现有多任务模型多针对特定任务组合设计（如检测+分割），难以适配全新的任务类型，且在跨场景迁移时（如从城市道路到乡村道路的自动驾驶任务），性能易出现明显退化，缺乏通用的多任务学习框架。
最新改进进展
针对任务不平衡问题，动态权重调整策略成为研究热点。研究者们提出基于任务损失动态分配权重的方法，核心是通过量化指标实时调整各任务损失权重，抑制优势任务过度主导。例如，DeepMind提出的Uncertainty Weighting方法，通过 homoscedastic uncertainty（同方差不确定性）估计各任务损失的可靠性，为噪声大、难度高的任务分配更高权重，在"分类+分割+深度估计"三任务组合中，使弱势的深度估计任务MAE降低22%。医疗影像领域的应用更具代表性，如MedicalMT模型在同时训练肺癌病灶检测与肺叶分割任务时，通过不确定性估计识别出分割任务（弱势任务）损失波动较大，动态将其权重从初始0.3调整至0.7，最终分割任务mIoU提升11.2%，检测任务召回率提升5.8%，实现两者性能同步优化。部分研究还引入元学习思路，如MetaMT模型通过MAML（模型无关元学习）算法，在少量迭代内快速适配任务权重，针对不同医疗影像数据集（CT、X光）的任务组合，均能在5轮元训练后达到稳定性能，提升模型对任务差异的适应性。
为解决标注与数据异构性问题，半监督/自监督多任务学习成为新趋势。通过自监督学习提取无标注数据通用特征，可有效补充稀缺任务的标注不足，如SimCLR自监督预训练模型，先在海量无标注图像上学习通用视觉特征，再将其迁移到"少标注分割+全标注分类"多任务模型中，在COCO数据集上仅用10%的分割标注，就能达到全标注训练的85%性能。跨任务标注迁移策略则聚焦于多粒度标注复用，如SegDet模型利用语义分割的像素级标注，通过掩码生成机制辅助训练目标检测任务的边界框预测，在VOC数据集上减少50%的检测标注量，仍保持mAP仅下降2.3%。针对数据分布异构性问题，领域自适应技术的融合效果显著，如DA-MTL模型通过域判别器对齐白天与夜晚自动驾驶图像的分布，在同时训练目标检测与车道线分割任务时，跨场景性能退化幅度从35%降低至12%。工业界应用中，特斯拉自动驾驶系统采用类似思路，将公路、城市道路等不同场景的数据通过领域自适应处理后，输入多任务模型训练，有效缓解了场景切换带来的性能波动。
在效率优化方面，轻量化多任务架构与模型压缩技术并行发展。轻量化主干网络设计是核心方向之一，如MobileNet-V4适配多任务场景的改进版本，通过倒置残差结构与注意力模块的轻量化改造，在同时处理分类、检测、分割任务时，参数量较ResNet-50版本减少72%，推理速度提升3.1倍，被广泛应用于移动端多任务模型。任务分支共享策略也能有效控参，如Google的MultiTaskNet通过共享高层特征分支，将"分类+检测+关键点检测"三任务的分支参数量减少45%，在Pixel手机的相机应用中实现实时推理。模型压缩技术则聚焦于训练后瘦身，如量化压缩方面，NVIDIA提出的TensorRT量化方案，将多任务模型权重从32位浮点量化为8位整数，参数量与推理速度均优化4倍，精度损失控制在2%以内；剪枝技术方面，ThiNet-MTL通过结构化剪枝移除冗余的共享主干通道与任务分支神经元，在自动驾驶多任务模型中实现参数量减少60%，推理速度提升2.5倍，完全满足实时性部署需求。国内厂商中，地平线征程6芯片搭载的多任务模型，结合轻量化架构与量化压缩，可同时处理6项视觉任务，推理延迟低至20ms，适配车载实时场景。
针对通用化不足问题，通用多任务框架与多模态融合技术成为突破方向。基于Transformer的通用视觉基础模型是核心载体，如Meta提出的SAM（Segment Anything Model），通过统一的掩码预测架构，可适配语义分割、实例分割、全景分割等多种分割类任务，同时能与分类、检测任务协同训练，实现"一次预训练，多任务适配"，在ADE20K数据集上的多任务综合性能较传统模型提升18%。谷歌的FLAVA模型更进一步，整合图像、文本双模态，通过统一Transformer特征空间，同时支持图像分类、视觉问答、图文检索等6项任务，在多个跨模态数据集上实现SOTA性能。多模态多任务学习则聚焦于复杂场景适配，如自动驾驶领域的BEV-MTL模型，整合图像、LiDAR、毫米波雷达三模态数据，构建跨模态共享特征空间，同时完成目标检测、轨迹预测、地图分割等8项任务，在NuScenes数据集上的轨迹预测准确率达89.7%，为通用人工智能（AGI）视觉模块奠定基础。开源社区中，MMEngine框架提供了通用多任务训练模板，支持快速适配不同任务组合，降低了通用多任务模型的开发门槛。
总结与展望
多任务学习的核心价值，在于打破了视觉任务"各自为战"的传统模式，通过任务间的知识协同，实现了单模型的能力扩容与效率提升。从早期的硬参数共享到如今的任务自适应架构，多任务视觉学习已从理论探索走向工程落地，在自动驾驶、医疗影像、智能监控、机器人视觉等多个领域发挥着关键作用，成为连接单一任务模型与复杂真实场景需求的重要桥梁。
展望未来，多任务视觉学习将向"更高效、更通用、更轻量化"的方向发展，呈现三大核心趋势。其一，与基础模型深度融合 ：依托大语言模型、通用视觉基础模型的强大表征能力，构建跨任务、跨模态的通用多任务框架，实现"预训练-微调"的高效适配，让模型能快速学习全新视觉任务，打破任务组合的局限性。其二，轻量化与实时化升级 ：通过硬件感知的架构设计、自适应推理策略等，进一步平衡模型性能与推理效率，推动多任务模型在移动端、边缘设备的规模化部署，满足更多实时性场景需求。其三，弱监督与自监督协同深化：减少对多粒度标注数据的依赖，通过自监督学习挖掘无标注数据的价值，结合半监督策略适配数据稀缺场景，降低多任务学习的落地成本。
同时，我们也需正视技术落地中的现实问题：如何建立多任务性能的统一评估标准，如何应对极端场景下的任务冲突，如何平衡模型通用性与专项性能。对于深度学习研究者而言，多任务学习不仅是一种技术手段，更是一种"系统级优化"的思考方式------在复杂视觉场景中，单一任务的性能极限已难以突破，而任务间的协同效应，将成为推动视觉智能技术持续进步的核心动力。未来，随着理论创新与工程优化的不断深入，多任务学习必将实现从"解决多个问题"到"更智能地解决复杂问题"的跨越，开启通用视觉智能的新时代。