模型训练方法、感知方法、装置、设备、介质及程序产品

本申请涉及一种环境感知模型的训练方法，该方法包括：获取训练数据集；其中，训练数据集包括多视角的第一图像信息和对应于第一图像信息的至少一个感知任务的环境感知真值；通过初始感知模型，基于第一图像信息，获得对应于第一图像信息的至少一个感知任务的预测感知结果；基于环境感知真值和预测感知结果，根据感知任务的子任务的权重，确定损失；基于损失修正初始感知模型的模型参数，获得环境感知模型。本申请通过在子任务之间使用不同的权重来进行平衡，实现多级训练损失，从而提高了神经网络的预测效果和性能。