一种自动驾驶神经网络模型的训练方法、装置及相关设备

本申请提供一种自动驾驶神经网络模型的训练方法、装置及相关设备，基于获取预设数量的真实样本数据生成合成数据，基于合成数据构建训练用数据集，预构建的自动驾驶神经网络搭建共享特征提取层和多任务检测头，根据预设的多种感知任务和多任务检测头，对训练用数据集进行针对性的加载，以更新共享特征提取层和多任务检测头的结构参数，再进行任务特异性微调，得到预训练的自动驾驶神经网络模型后进行实车轨迹预测，基于规划行驶预测轨迹和实采轨迹，对预训练的自动驾驶神经网络模型进行迁移训练，获得目标自动驾驶神经网络模型，显著减少训练需要的真实数据量、降低了标记成本设备和对系统算力的要求，缩短了周期，提高了模型精度。