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立项背景 在无人机目标识别场景中，有时需要在同一系统中同时完成多类目标或多任务的识别。如果为每个任务分别部署独立模型，将导致模型参数量大、推理效率低、部署和维护成本高。 因此，有必要在保证检测效果的前提下，通过结构设计实现多任务目标检测的统一与优化。 立项目标 基于 YOLO 目标检测框架，设计并实现一种共享主干网络的多目标识别方案，通过引入多 Head / Neck 结构，在同一模型中完成多个检测任务，降低整体参数量和计算开销，提高系统的实用性与部署效率。 二、软件功能与核心模块介绍 1. 软件功能介绍 支持基于 YOLO 的多目标检测 支持多个检测任务在同一模型中并行执行 通过共享主干网络减少模型参数规模 支持图片与视频流输入 提供检测结果的可视化输出 2. 核心模块介绍 （1）特征提取模块（Backbone） 负责对输入图像进行统一的特征提取，作为多个检测任务的共享基础，减少重复计算。 （2）特征融合模块（Neck） 针对不同任务配置独立的特征融合结构，在共享特征的基础上增强各任务的表达能力。 （3）检测头模块（Head） 为不同任务分别设置检测头，完成各自的目标分类与位置回归。 三、业务流程与功能背景介绍 1. 功能背景介绍 在多任务目标检测场景中，传统方案通常采用多个独立模型分别处理不同任务，存在资源占用高、系统复杂度高的问题。本项目通过统一模型结构，实现多任务目标检测的集中处理，更适合对性能和资源敏感的应用场景。 2. 业务流程说明 2.1. 训练流程 收集多任务标注数据，每个任务拥有独立的训练集 数据统一格式，方便输入共享主干网络 所有任务的数据都会用于更新共享的 Backbone，确保基础特征表示能力适用于所有任务 Backbone 学习通用特征，减少模型参数重复 每个任务独立训练自己的 Neck 与 Head 模块 根据任务目标进行优化，保证任务专有特征有效提取 与共享 Backbone 协同工作，实现多任务并行优化 训练过程中，Backbone 与各任务分支交替优化 最终得到既共享通用特征，又具备多任务检测能力的模型 2.2 使用流程 Backbone 对输入数据提取通用特征，作为多任务检测基础 各任务独立的 Neck & Head 模块接收共享特征 输出各自的检测结果（如不同目标类别或任务指标） 将各任务检测结果汇总 支持视频流叠加显示或输出结构化数据（CSV/JSON） 汇总检测结果并进行可视化输出