一种自动驾驶数据集的筛选方法及其装置

本发明提供一种自动驾驶数据集的筛选方法及其筛选装置。该筛选方法包括：将第一点云数据输入检测模型，该模型对第一点云数据进行预测；将预测结果作为伪标签；利用伪标签计算第一点云数据的类别熵；类别熵用于量化类别的多样性；选择数据的步骤：从第一点云数据中筛选出类别熵最大的M×Nr帧第一点云数据；将选择数据的步骤最终得到的第一点云数据作为最终筛选出的数据集。该方法不仅能高效地减少类别不平衡所带来的影响，而且能利用边缘核函数来进行有向图之间的相似性的衡量以得到第一点云数据之间的相似性；此外还能结合最远点采样算法来保证所选数据的多样性，从而既使用两种策略又较好平衡两种策略之间的影响。该装置能实现该方法。