本发明属于计算机视觉算法技术领域，公开了一种适应含有像素级分割的多任务场景的方法及系统，在主干网络后增加上采样层，并与上一层特征层进行数值叠加；数次上采样和数值叠加后得到一个原图尺寸的特征图，而后增加一个与原始主干网络结构相同的克隆层；视觉任务分支从原图尺寸的特征图进行参数计算。本发明提供原图尺寸的特征图的卷积神经网络结构，方便后续进行像素级分割的计算机视觉任务而不需要设计额外的算子，实现含有像素级分割的计算机视觉任务的算法落地的可行性提高的目的，降低算法设计的难度，不需要单独设计算子来兼容不同计算机视觉任务，因此降低了算法应用到边缘端、服务端等多任务场景时对边缘端的要求。