一种基于三重掩码语义蒸馏的轻量化三维语义场景补全方法及系统

本发明提供一种基于三重掩码语义蒸馏的轻量化三维语义场景补全方法及系统，属于自动驾驶环境感知和知识蒸馏技术领域，本发明首先获取车载相机图像数据及对应的体素语义标签；将图像输入冻结的教师模型和轻量化学生模型，得到对应的体素级语义Logit；构造有效体素掩码、教师置信度掩码和类别白名单掩码，共同形成联合蒸馏掩码，确定参与语义蒸馏的体素位置，计算语义蒸馏损失；然后根据真实标签计算监督损失和类别均衡Focal辅助损失，模型根据总损失更新学生模型参数。训练完成后，系统仅调用学生模型进行三维语义场景补全预测。本发明在降低模型参数量、计算量和推理开销的同时，提高了轻量化学生模型的语义补全稳定性。