摘要
本发明提供一种基于困难体素挖掘的自蒸馏占用网格生成方法及设备,涉及占用网格生成技术领域。该占用网格生成技术,包括获取定量的车载摄像头的图像数据;使用第一网络模型处理所述图像数据,得到软标签;使用第二网络模型处理所述图像数据,得到预测模型;将所述软标签和所述预测模型通过自蒸馏网络对第二网络模型进行优化训练,得到增强的第二网络模型,使用增强的第二网络模型进行推理,经过困难体素挖掘还体素精细化处理,生成占用网格。本发明中,减少了内存和计算资源需求,通过基于困难体素挖掘的优化方法,减少了处理大规模三维体素数据所需的内存和计算资源,提高了模型的性能和可扩展性。
技术关键词
网格生成方法
细粒度特征
计算机程序指令
蒸馏
网格生成技术
语义场景
车载摄像头
图像
网格生成系统
数据
网络结构
语义标签
挖掘头
模块
处理器
样本
系统为您推荐了相关专利信息
LightGBM模型
风险预测模型
因子
输出预警信息
计算机程序指令
深度强化学习
神经网络模型
策略优化方法
机械臂关节
序列