一种基于激光雷达的模型训练方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于激光雷达的模型训练方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：采用三维卷积神经网络对N个点云数据分别进行特征提取，将提取到的N个3D点云特征进行拼接，得到M个三维邻域特征，该N个点云数据是不同的激光雷达传感器采集的；对M个三维邻域特征分别进行稠密化处理，得到M个二维稠密特征，并采用二维卷积神经网络对M个二维稠密特征分别进行特征提取，将提取到的M个二维特征进行融合，得到S个二维融合特征；对S个二维融合特征进行预测，得到预测结果；根据预测结果中各自的占据类别、点云坐标、点云数量计算损失函数，并根据损失函数反向更新三维卷积神经网络和二维卷积神经网络，得到目标模型。