摘要
本申请公开了一种占用网络模型训练方法、装置及目标检测方法，属于自动驾驶领域。占用网络模型训练方法包括：将目标样本输入3D占用网络模型后得到第一预测结果，将目标样本作为待训练2.5D占用网络模型的输入数据得到第二预测结果，并利用第一预测结果对应的2.5D真值以及第二预测结果对待训练2.5D占用网络模型进行监督训练，得到目标2.5D占用网络模型。其中，第二预测结果包括被占用栅格对应的第二类别概率分布和/或第二预测高度，2.5D真值包括第一预测结果对应的最高占用体素的目标高度值和/或目标类别；这样训练得到的目标2.5D占用网络预测结果与3D占用网络模型的预测结果相近，且不需要处理高密度的空间数据，推理速度快，能够满足车辆自动驾驶的要求。
