模型训练方法、对象分割方法、装置以及电子设备

本申请公开了一种模型训练方法、对象分割方法、装置以及电子设备，其中，方法包括：获取多个点云数据，每个点云数据包括至少一个对象；对每个点云数据，获取点云数据中每个点的语义信息；根据每个点云数据中每个点的语义信息，确定每个点的标签，标签用于指示点所属的类别，每个对象对应一个类别；根据每个点云数据，以及点云数据中每个点的标签，构建得到多个第一训练样本；采用多个第一训练样本对神经网络模型进行训练，得到目标模型，目标模型用于对待处理的点云数据中每个点所属的类别进行预测，得到待处理的点云数据中每个点的类别，在上述过程中，模型的训练样本不依赖于人工标注的数据，能够极大地降低数据获取成本与时间成本。