一种基于选择性知识蒸馏的单目三维目标感知方法及系统

本发明公开了一种基于选择性知识蒸馏的单目三维目标感知方法及系统，以单目图像作为输入的学生模型，用于在推理阶段进行独立的预测，以LiDAR点云为输入的教师模型，用于提供高质量的监督信号，连接学生模型与教师模型的蒸馏模块，包括基于置信度加权的选择性特征蒸馏模块与基于关键点的空间关系蒸馏模块，用于引导学生模型有针对性地学习教师模型中的深度信息。有效缓解跨模态蒸馏中存在的结构异构性和特征过拟合问题，提升特征迁移效率和模型泛化能力，而且能够显著提升单目三维目标检测模型在复杂场景下的检测精度与鲁棒性。