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本发明属于自动驾驶领域,具体涉及一种基于知识蒸馏的BEV语义分割模型训练方法,包括:获取图像数据集;将所述图像数据集输入至学生模型中进行特征提取,得到第一平面视图数据集;将所述图像数据集输入至老师模型中进行特征提取,得到第二平面视图数据集;根据所述图像数据集中图像数据的空间坐标对所述第一平面视图数据集和第二平面视图数据集进行转换,得到第一BEV视图数据集和第二BEV视图数据集;对所述第一BEV视图数据集和第二BEV视图数据集进行特征提取并预测概率输出,得到第一概率分布集和第二概率分布集;根据所述第一概率分布集和第二概率分布集对学生模型进行优化,并将优化后的学生模型作为目标语义分割模型。