摘要
本申请提供了一种BEV模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及计算机技术领域。该方法包括:针对本批次的各训练样本,利用BEV特征生成网络获得各训练样本对应的第一BEV特征;根据各样本对应的标签,从对应的第一BEV特征中抽取得到第二BEV特征;根据各样本对应的标签,生成各样本对应的标准BEV特征,第二BEV特征与标准BEV特征维度相同;根据各样本对应的第二BEV特征及标准BEV特征,计算得到特征损失;根据获得的损失对当前BEV模型的参数进行调整,以得到目标BEV模型,获得的损失中包括特征损失,BEV模型包括BEV特征分析网络及BEV特征生成网络。如此,可提升训练出的BEV模型性能。
技术关键词
样本
模型训练方法
标签
矩阵
网络
模型训练装置
坐标
电子设备
多层感知机
处理器
参数
模块
可读存储介质
存储器
指令