一种自监督占用网络的训练方法和系统

本发明公开了一种自监督占用网络的训练方法和系统，涉及3D占用预测技术领域，方法包括：构建数据集，数据集包括多个摄像装置在多个连续时刻采集的样本图像；基于数据集对占用网络进行训练，在训练过程中，实时计算包含动态区域的光度重投影损失，直至计算出的包含动态区域的光度重投影损失收敛，得到训练好的占用网络。本发明结合包含动态区域的光度重投影损失，对占用网络进行训练，提高了在预测动态场景方面的预测能力，提高对动态区域的预测效果。