一种点云语义分割模型的训练方法、系统、介质及设备

本发明公开了一种点云语义分割模型的训练方法、系统、介质及设备，所述训练方法包括对训练数据分别进行弱增强、强增强和特征增强操作；构建三个结构相同的基础模型，对有标记点计算有监督损失值；增强数据分别输入基础模型获得输出预测及特征；利用基础模型预测计算无标记点的不确定性值，并划分为可靠和不可靠集合；基于不同集合分别计算主动对比损失和负对比损失值，并基于所有预测计算两个基础模型之间的原型分离损失；联合有监督和无监督损失值，迭代更新点云分割模型的参数。本发明通过设计不确定性度量精确估计模型所有预测的可靠性，并针对不同的预测分别应用特定的对比学习模块，有效促进了模型的特征学习，提高了点云模型的分割精度。