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申请/专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
摘要：本申请提供了一种BEV模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：针对本批次的各训练样本，利用BEV特征生成网络获得各训练样本对应的第一BEV特征；根据各样本对应的标签，从对应的第一BEV特征中抽取得到第二BEV特征；根据各样本对应的标签，生成各样本对应的标准BEV特征，第二BEV特征与标准BEV特征维度相同；根据各样本对应的第二BEV特征及标准BEV特征，计算得到特征损失；根据获得的损失对当前BEV模型的参数进行调整，以得到目标BEV模型，获得的损失中包括特征损失，BEV模型包括BEV特征分析网络及BEV特征生成网络。如此，可提升训练出的BEV模型性能。
主权项：1.一种鸟瞰图BEV模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：针对本批次的各样本，利用BEV特征生成网络获得各样本对应的第一BEV特征；根据各样本对应的标签，从各样本对应的第一BEV特征中抽取得到第二BEV特征；根据各样本对应的标签，生成各样本对应的标准BEV特征，其中，所述第二BEV特征与所述标准BEV特征维度相同；根据各样本对应的第二BEV特征及标准BEV特征，计算得到特征损失；根据获得的损失对当前BEV模型的参数进行调整，以得到目标BEV模型，其中，获得的损失中包括所述特征损失，BEV模型包括BEV特征分析网络及所述BEV特征生成网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市优必选科技股份有限公司 BEV模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质
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