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实验环境 CUDA版本：11.0驱动程序版本：450.80.02 GPU：TITAN XP Python：3.7.9 pytorch：1.7.0操作系统：ubuntu 20.04 安装依赖包 pip install -r requirements.txt 解决方案及算法说明 数据预处理：数据清洗（剔除中文，非英文，非数字符号） 文本截断：通过对各任务句子长度的分析，选择句子长度256作为截断标准，不足补0 数据输入 由于任务二和任务三存在轴向的类别不均衡问题，因此训练集和验证集的划分采用分层的KFold交叉验证。由于需要多任务学习，因此模型的输入增加了任务标识dataset_ids。因此模型的输入其中任务一由于是句子对任务，token = [cls +句子1 + sep +句子2]，其余两个任务token = [cls +句子+ sep]表示为（token_ids，segment_id，

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几篇CVPR关于multi-task的论文笔记整理，包括 一、 多任务课程学习Curriculum Learning of Multiple Tasks 1 --------------^CVPR2015/CVPR2016v--------------- 5 二、 词典对分类器驱动卷积神经网络进行对象检测Dictionary Pair Classifier Driven Convolutional Neural Networks for Object Detection 5 三、 用于同时检测和分割的多尺度贴片聚合（MPA）* Multi-scale Patch Aggregation (MPA) for Simultaneous Detection and Segmentation ∗ 7 四、 通过多任务网络级联实现感知语义分割Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades 10 五、 十字绣网络多任务学习Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 15 --------------^CVPR2016/CVPR2017v--------------- 23 六、 多任务相关粒子滤波器用于鲁棒物体跟踪Multi-Task Correlation Particle Filter for Robust Object Tracking 23 七、 多任务网络中的全自适应特征共享与人物属性分类中的应用Fully-Adaptive Feature Sharing in Multi-Task Networks With Applications in Person Attribute Classification 28 八、 超越triplet loss：一个深层次的四重网络，用于人员重新识别Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification 33 九、 弱监督级联卷积网络Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks 38 十、 从单一图像深度联合雨水检测和去除Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image 43 十一、 什么可以帮助行人检测？What Can Help Pedestrian Detection? （将额外的特征聚合到基于CNN的行人检测框架） 46 十二、 人员搜索的联合检测和识别特征学习Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search 50 十三、 UberNet：使用多种数据集和有限内存训练用于低，中，高级视觉的通用卷积神经网络UberNet: Training a Universal Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision using Diverse Datasets and Limited Memory 62 一共13篇，希望能够帮助到大家

OBS多路推流插件obs-multi-rtmp 0.2.5版本 测试多路rtmp推流，使用obj推流工具，该工具可以同时支持多路推流。

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