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申请/专利权人：中汽创智科技有限公司
摘要：本发明公开了一种多任务预测模型的训练、预测方法以及存储介质，所述方法包括：获取样本点云数据；将样本点云数据输入预设模型，基于预设模型的点云特征提取网络对样本点云数据进行点云特征提取，得到样本点云特征；基于预设模型的对象属性预测网络对多个样本语义特征进行对象属性预测，得到样本预测对象属性；基于预设模型的聚类网络对多个样本语义特征进行聚类处理，得到样本预测中心点以及样本预测偏移量；再根据预测结果以及标签训练预设模型，得到多任务预测模型。本发明的模型可以降低多任务预测过程中的计算复杂度，提高多任务预测的效率以及实时性。
主权项：1.一种多任务预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本点云数据；所述样本点云数据标注了样本对象属性标签、样本中心点标签以及样本偏移量标签；所述样本对象属性包括样本对象的热力图、尺寸信息、类别信息中的至少一种；将所述样本点云数据输入预设模型，基于所述预设模型的点云特征提取网络对所述样本点云数据进行点云特征提取，得到样本点云特征；所述样本点云特征用于提取所述样本对象的多个样本语义特征；基于所述预设模型的对象属性预测网络对所述多个样本语义特征进行对象属性预测，得到样本预测对象属性；基于所述预设模型的聚类网络对所述多个样本语义特征进行聚类处理，得到样本预测中心点以及样本预测偏移量；根据所述样本预测对象属性、所述样本对象属性标签、所述样本预测中心点、所述样本中心点标签、所述样本预测偏移量以及所述样本偏移量标签，训练所述预设模型，得到多任务预测模型。
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权利要求：
百度查询： 中汽创智科技有限公司 多任务预测模型的训练、预测方法以及存储介质
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