基于双重知识蒸馏的语义场景补全方法、装置及设备

本申请揭示了一种基于双重知识蒸馏的语义场景补全方法、装置及设备，方法包括：获取指定场景的单目RGB图像；对单目RGB图像进行深度估计，将单目RGB图像特征转换为带有深度假设的初始三维体素集；将初始三维体素集输入至学生模型三维编码器进行三维特征提取，得到三维体素集特征；其中，学生模型经教师模型采用融合知识蒸馏和伪引导辅助蒸馏预先进行教导；将三维体素集特征输入至学生模型SSC解码器，预测每个体素的占据状态与体素语义，输出预测三维体素集；根据预测三维体素集，输出指定场景的语义场景补全图；从而能够高效、准确地从单目RGB图像中推断出完整的三维语义场景。